blocks|key|2008409|text|从你链接的维基百科页面：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2008410|2008411|矩阵正态分布与多变量正态分布的关系如下：|blockquote|2008412|2008413|2008414|📷|atomic|offset|length|2008415|当且仅当|2008416|2008417|翻译成numpy，应该是|2008418|numpy.random.multivariate_normal(M.ravel(),+np.kron(V,+U)).reshape(M.shape)|code-block|syntax|javascript|2008419|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/d77e05baa7b10a49ab571679033b4494311397d1|imageAlt|1|https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/61d5a2d80fa4af581c559d8ead4ac482ff186091^0|0|0|0|0|0|0|1|0|0|0|0|1|1|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|17|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|18|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|C|3|D|5|E|7|19|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|1A|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|G|3|-4|5|6|7|1B|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|J|7|1C|8|@]|9|@$K|1D|L|1E|1|1F]]|A|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|1G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|I|5|J|7|1H|8|@]|9|@$K|1I|L|1J|1|1K]]|A|$]]|$1|P|3|Q|5|6|7|1L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|R|3|S|5|T|7|1M|8|@]|9|@]|A|$U|V]]|$1|W|3|-4|5|6|7|1N|8|@]|9|@]|A|$]]]|X|$Y|$5|Z|10|11|A|$12|13|14|-4]]|15|$5|Z|10|11|A|$12|16|14|-4]]]]

From the wikipedia page you link:
<blockquote>
The matrix normal is related to the multivariate normal distribution in the following way:
<img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/d77e05baa7b10a49ab571679033b4494311397d1" alt="\mathbf{X} \sim \mathcal{MN}_{n\times p}(\mathbf{M}, \mathbf{U}, \mathbf{V})," />
if and only if
<img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/61d5a2d80fa4af581c559d8ead4ac482ff186091" alt="\mathrm{vec}(\mathbf{X}) \sim \mathcal{N}_{np}(\mathrm{vec}(\mathbf{M}), \mathbf{V} \otimes \mathbf{U})" />
</blockquote>
Translated to numpy, that should be
<pre><code>numpy.random.multivariate_normal(M.ravel(), np.kron(V, U)).reshape(M.shape)
</code></pre>

blocks|key|4047080|text|只要您像这样指定大小，numpy.random.normal()就可以绘制2d矩阵：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|4047081|numpy.random.normal(loc+=+mean,+scale+=+standard+deviation,+size+=+(m,n))|code-block|syntax|javascript|4047082|entityMap^0|B|L|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@$9|N|A|O|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|P|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|-4|5|6|7|Q|8|@]|D|@]|E|$]]]|L|$]]

<code>numpy.random.normal()</code> could draw 2d matrix as long as you specify size like this：

<pre><code>numpy.random.normal(loc = mean, scale = standard deviation, size = (m,n))
</code></pre>

Is there a way to randomly draw samples from the matrix normal distribution (<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_normal_distribution#Drawing_values_from_the_distribution" rel="nofollow noreferrer">https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_normal_distribution#Drawing_values_from_the_distribution</a>) using python? Numpy has functionality for drawing from the 1-D normal distribution and the multivariate normal distribution, but I can't find anything on the matrix normal distribution. Thanks.

Randomly drawing samples from matrix normal distribution in python

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功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

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有没有办法使用python从矩阵正态分布()中随机抽取样本？Numpy具有从一维正态分布和多元正态分布绘制的功能，但我在矩阵正态分布上找不到任何东西。谢谢。

问在python中从矩阵正态分布中随机抽取样本
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