Latin hypercube sampling avec python

Je tiens à prélever un échantillon de la distribution définie par une fonction en de multiples dimensions (2,3,4):

f(x, y, ...) = ...

Les distributions pourraient être laid, non standard (comme une spline 3D sur les données, la somme de gaussiennes ect.). À cette fin, j'aimerais uniformément exemple de la 2..4 dimensions de l'espace, et qu'avec un autre nombre aléatoire accepter ou de rejeter le point donné de l'espace dans mon exemple.

  1. Est-il prêt à utiliser python lib?

  2. Est là lib python pour générer les points de cette 2..4 dimensions de l'espace avec le latin hypercube sampling, ou avec d'autres uniformes de la méthode d'échantillonnage? Bruteforce échantillonnage aléatoire et indépendant des numéros généralement des résultats plus ou moins dense des régimes de l'espace.

  3. si 1) et 2) n'existe pas, est-ce que quelqu'un qui a la gentillesse de partager sa mise en œuvre pour le même problème.

Je vais l'utiliser dans un code python, mais des liens vers d'autres solutions sont également reconnus.

OriginalL'auteur user2393987 | 2014-10-01