原文鏈接：http://blog.csdn.net/yhhyhhyhhyhh/article/details/54429034
（1）先生成隨機(jī)數(shù)荆忍、繪圖：
import numpy as np ? #numpy使python可以處理矩陣
from numpy.linalg import cholesky #linalg = linear + algebra?
import matplotlib.pyplot as plt
############生成測(cè)試數(shù)據(jù)###############
sampleNo = 1000;#數(shù)據(jù)數(shù)量
mu =3
# 二維正態(tài)分布
mu = np.array([[1, 5]])
Sigma = np.array([[1, 0.5], [1.5, 3]])
R = cholesky(Sigma) ? #喬萊斯基分解
srcdata= np.dot(np.random.randn(sampleNo, 2), R) + mu ? #點(diǎn)乘
plt.plot(srcdata[:,0],srcdata[:,1],'bo')
plt.show(); ?#增加show()后可以進(jìn)行數(shù)據(jù)顯示燎孟。
