在python的多元正态密度函数中传递二维数据？

我想计算二维数据的高斯PDF，我正试图在python中使用

scipy.stats.multivariable\u normal

函数来计算，但我不明白如何将数据传递给它

multivariable\u normal

是否仅用于分析n维中的一维数据，或者我是否也可以用于我的数据集

data set-> X = [X1,X2....Xn] 

每个

Xi=[x1 x2] 

---

是二维的。

要计算密度函数，请使用对象的

pdf（）

方法。第一个参数是数组

X

。接下来的两个参数是分布的平均值和协方差矩阵

例如：

In [72]: import numpy as np

In [73]: from scipy.stats import multivariate_normal

In [74]: mean = np.array([0, 1])

In [75]: cov = np.array([[2, -0.5], [-0.5, 4]])

In [76]: x = np.array([[0, 1], [1, 1], [0.5, 0.25], [1, 2], [-1, 0]])

In [77]: x
Out[77]: 
array([[ 0.  ,  1.  ],
       [ 1.  ,  1.  ],
       [ 0.5 ,  0.25],
       [ 1.  ,  2.  ],
       [-1.  ,  0.  ]])

In [78]: p = multivariate_normal.pdf(x, mean, cov)

In [79]: p
Out[79]: array([ 0.05717014,  0.04416653,  0.05106649,  0.03639454,  0.03639454])