Python：三维空间的概率密度函数

二维高斯分布概率密度函数数据集实战优化坐标轴与图像优化图像再次优化 概率密度函数 大家肯定都有听说过正态分布，其实正态分布只是概率密度分布的一种，正态分布的概率密度函数均值为μ ，标准差σ是高斯函数的一个实例： f(x;μ,σ)=1σ2πexp⁡(−(x−μ)22σ2) f(x ; \mu, \sigma)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} \exp \left(-\frac{(x-\mu)^{2}}{2 \sigma^{2}}\right) f(x;μ,σ)=σ2π​1​exp(−2σ2(x−μ)2​) 在一维上只有x一个变量，μ 均值，σ标准差。 正态分布具有两个