np.random.multivariate_normal方法用于根据实际情况生成一个多元正态分布矩阵，其在Python3中的定义如下：

def multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None)

其中mean和cov为必要的传参而size，check_valid以及tol为可选参数。

mean：mean是多维分布的均值维度为1；

cov：协方差矩阵（协方差基本概念戳这里），注意：协方差矩阵必须是对称的且需为半正定矩阵；

size：指定生成的正态分布矩阵的维度（例：若size=(1, 1, 2)，则输出的矩阵的shape即形状为 1X1X2XN（N为mean的长度））。

check_valid：这个参数用于决定当cov即协方差矩阵不是半正定矩阵时程序的处理方式，它一共有三个值：warn，raise以及ignore。当使用warn作为传入的参数时，如果cov不是半正定的程序会输出警告但仍旧会得到结果；当使用raise作为传入的参数时，如果cov不是半正定的程序会报错且不会计算出结果；当使用ignore时忽略这个问题即无论cov是否为半正定的都会计算出结果。

# -*- coding:utf-8 -*-

import serial

from socket import *

import time

host = ''

port = 13142

bufsize = 1024

addr = (host, port)

def serialmode():

ser = serial.Serial("com6", 115200)

sdata = ser.readline().decode("GB2312")

while True:

a, b, c = sdata.split(",")

print(a, b, c)

def UDPmode():

udpServer = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM)

udpServer.bind(addr) # 开始监听

print("Waiting for connection....")

while True:

data, xxx = udpServer.recvfrom(bufsize)

data = data.decode(encoding='ascii')

print(data, end=" ")

print("nowtime:", time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))

if __name__ == '__main__':

serialmode()

UDPmode()