Définition d'un processus de bruit blanc en Python

Question

Je dois dessiner des échantillons à partir d'un processus de bruit blanc afin de mettre en œuvre numériquement une intégrale particulière.

Est-ce que Python (c'est-à-dire, numpy, scipy, etc.) offre un processus de bruit blanc?

Answer 1

Vous pouvez y parvenir via le numpy.random.normal function, qui dessine un nombre donné d'échantillons à partir d'une distribution gaussienne.

import numpy 
import matplotlib.pyplot as plt 

mean = 0 
std = 1 
num_samples = 1000 
samples = numpy.random.normal(mean, std, size=num_samples) 

plt.plot(samples) 
plt.show() 

Answer 2

Réponse courte est numpy.random.random(). Mais comme je trouve de plus en plus de réponses à des questions similaires écrites sous la forme numpy.random.normal, je pense qu'une petite description est nécessaire. Si je comprends bien Wikipedia (et quelques leçons à l'université), Gauss et White Noise sont deux choses distinctes. Le bruit blanc a une distribution uniforme, pas normal (gaussien).

import numpy.random as nprnd 
import matplotlib.pyplot as plt 

num_samples = 10000 
num_bins = 200 

samples = numpy.random.random(size=num_samples) 

plt.hist(samples, num_bins) 
plt.show() 

Ceci est ma première réponse, donc si vous corriger les erreurs éventuellement faites par moi ici, je mettrai à jour avec plaisir. Merci =)