Python 使用Numpy生成随机相关的x和y点

我想生成x和y坐标的相关数组，以测试各种matplotlib绘图方法，但我在某些方面失败了，因为我无法获得

numpy.random.multivariable\u normal

来提供我想要的样本。理想情况下，我希望x值介于-0.51和51.2之间，y值介于0.33和51.6之间（尽管我认为相等的范围是可以的，因为我可以在之后约束绘图），但我不确定这是什么意思（0，0？）我应该使用协方差值从函数中获取这些样本。

顾名思义，

numpy.random.multivariable\u normal

生成正态分布，这意味着在任何给定的区间之外找到点的概率是非零的。您可以生成相关的均匀分布，但这有点复杂。请看两种可能的方法

如果您想使用正态分布，您可以设置SIGMA，使您的半间隔对应于3个标准偏差（如果需要，您还可以过滤掉坏点）。通过这种方式，您将在您的时间间隔内获得约99%的积分，例如：

import numpy as np
from matplotlib.pyplot import scatter

xx = np.array([-0.51, 51.2])
yy = np.array([0.33, 51.6])
means = [xx.mean(), yy.mean()]  
stds = [xx.std() / 3, yy.std() / 3]
corr = 0.8         # correlation
covs = [[stds[0]**2          , stds[0]*stds[1]*corr], 
        [stds[0]*stds[1]*corr,           stds[1]**2]] 

m = np.random.multivariate_normal(means, covs, 1000).T
scatter(m[0], m[1])

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是否可以实施一个变体，以便从具有自身平均值和stdev的现有numpy数组中创建相关变量（即numpy数组）？