scipy.stats.ortho_group

scipy.stats.ortho_group = <scipy.stats._multivariate.ortho_group_gen object>

正交矩陣 (O(N)) 隨機變數。

傳回從 O(N) 哈爾分佈（O(N) 上唯一的均勻分佈）中抽取的隨機正交矩陣。

dim 關鍵字指定維度 N。

參數:

dim純量

矩陣的維度

seed{None, int, np.random.RandomState, np.random.Generator}, 選擇性

用於繪製隨機變量。如果 seed 為 None，則使用 RandomState 單例。如果 seed 為整數，則使用新的 RandomState 實例，並以 seed 作為種子。如果 seed 已經是 RandomState 或 Generator 實例，則使用該物件。預設值為 None。

另請參閱

special_ortho_group

註解

此類別與 special_ortho_group 密切相關。

根據 Mezzadri 的論文，已謹慎處理以避免數值錯誤。

參考文獻

[1]

F. Mezzadri, “How to generate random matrices from the classical compact groups”, arXiv:math-ph/0609050v2。

範例

在您的瀏覽器中試試看！

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import ortho_group
>>> x = ortho_group.rvs(3)

>>> np.dot(x, x.T)
array([[  1.00000000e+00,   1.13231364e-17,  -2.86852790e-16],
       [  1.13231364e-17,   1.00000000e+00,  -1.46845020e-16],
       [ -2.86852790e-16,  -1.46845020e-16,   1.00000000e+00]])

>>> import scipy.linalg
>>> np.fabs(scipy.linalg.det(x))
1.0

這會從 O(3) 產生一個隨機矩陣。它是正交的，且行列式為 +1 或 -1。

或者，可以呼叫物件（作為函數）以固定 dim 參數，傳回「凍結」的 ortho_group 隨機變數

>>> rv = ortho_group(5)
>>> # Frozen object with the same methods but holding the
>>> # dimension parameter fixed.

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方法

rvs(dim=None, size=1, random_state=None)

從 O(N) 繪製隨機樣本。