Matlab'；Python/SciPy中的高斯函数？

我需要Python中与Matlab的

gaussmf

函数等效的函数，但我找不到它

目前我只是重新实现了它：

def gauss(x, sigma=1, mean=0, scale=1):
    return scale * numpy.exp(-numpy.square(x - mean) / (2 * sigma ** 2))

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但是只使用库函数感觉更好，最好是从numpy或scipy来的，这样我就可以在上面的x（一维

numpy.ndarray

）这样的数组上使用它了。

这就是你要找的吗

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随机抽样这就是你要找的吗

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随机抽样

就库函数而言，最接近的可能是

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不过这是一个单行函数-自己实现它有什么问题？

就库函数而言，最接近的可能是

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不过，这是一个单线性函数-自己实现它有什么问题？

它很接近，但不太接近。我必须用：numpy.power（scipy.stats.norm.pdf（numpy.r_[-100:100]）*sqrt（2.0*numpy.pi），1/（25**2）转换结果。即使如此，它也只是从中间的+/-39个指数跳到零（指数61和139）。与调用高斯（numpy.r_[-100:100]，25.0）相比。我想要的只是高斯函数-；不过还是要感谢你的回答：-）>>>stats.norm.pdf（np.r_[-100:100]，loc=0，scale=25.0）。min（）5.3532090305954148e-06问题中的高斯函数不是一个像scipy.stats.norm.pdf那样的密度函数，因为它缺少一个归一化因子。我必须用：numpy.power（scipy.stats.norm.pdf（numpy.r_[-100:100]）*sqrt（2.0*numpy.pi），1/（25**2）转换结果。即使如此，它也只是从中间的+/-39个指数跳到零（指数61和139）。与调用高斯（numpy.r_[-100:100]，25.0）相比。我想要的只是高斯函数-；不过还是要感谢你的回答：-）>>>stats.norm.pdf（np.r_[-100:100]，loc=0，scale=25.0）。min（）5.3532090305954148e-06问题中的高斯函数不是一个像scipy.stats.norm.pdf那样的密度函数，因为它缺少一个标准化因子。你会感觉更好吗？你的功能很好。如果您想将其包含在scipy中，请尝试用您的代码填充请求！为什么你会感觉好些？你的功能很好。如果您想将其包含在scipy中，请尝试用您的代码填充请求！完美的这正是我需要的：D，因为我使用高斯函数来平滑函数：-）。我自己实现它并没有什么问题，但我喜欢坚持使用已经存在的函数，它只是减少了代码大小，从而降低了出现错误的概率，即使只是一行：-）。另外，它使我更加了解标准库，在其他场合也可能有所帮助：-）。谢谢！完美的这正是我需要的：D，因为我使用高斯函数来平滑函数：-）。我自己实现它并没有什么问题，但我喜欢坚持使用已经存在的函数，它只是减少了代码大小，从而降低了出现错误的概率，即使只是一行：-）。另外，它使我更加了解标准库，在其他场合也可能有所帮助：-）。谢谢！