SciKit-Learn CustomTransformer: TypeError：'numpy.ndarray‘对象不可调用
Scikit-Learn是一个开源的机器学习库，CustomTransformer是其中的一个类，用于自定义特征转换器。根据提供的问答内容，您遇到了一个TypeError，错误信息显示“'numpy.ndarray'对象不可调用”。
这个错误通常是因为您在代码中使用了numpy数组作为函数或方法的调用，但numpy数组本身是不可调用的。以下是一些可能导致此错误的常见情况及解决方法：
- 检查代码中是否存在将numpy数组作为函数调用的语句。确保您正确使用了函数括号，并且将函数应用于正确的变量。例如：
result = my_function(numpy_array) # 正确的调用方式- 检查是否有变量或函数名与numpy数组名相同，可能导致混淆。请确保您没有意外地重写了numpy数组变量。尝试更改变量或函数名以避免冲突。
- 如果您在自定义的Scikit-Learn转换器中使用了numpy数组，请确保正确实现了必需的转换器方法。例如，您的CustomTransformer类应该继承自Scikit-Learn的BaseEstimator类，并且实现transform和fit方法。
- 检查您是否正确导入了所需的库和模块。确保您已经正确安装了numpy和Scikit-Learn，并使用正确的导入语句导入它们。例如：
import numpy as np
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin希望以上解决方案对您有所帮助。如果您需要更详细的帮助，请提供您的代码示例以便更准确地定位问题所在。
相关·内容
我在写一门课，它会在不同的标尺之间切换。下列“工作”(但不在定标者之间切换)：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
class CustomTransformer(StandardScaler, MinMaxScaler):
def __init__(self, which,with_std=True,with_mean=True, feature_range=(0,1)):
self.which = which
self.with_mean = with_mea
浏览 1提问于2020-06-05得票数 1
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print(type(prediction))
print(type(np.array(testset_target)))
mat = confusion_matrix(np.array(testset_target),prediction)
输出：
<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.ndarray'>
---------------------------------------------------------------------------
TypeError
浏览 7提问于2019-11-30得票数 0
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我正在把块状矩阵存储在一个小块里。然而，当我试图找出矩阵的形状时，它失败了：
dict_ = {'one' : np.zeros(shape=(5, 4)), 'two' : np.zeros(shape=(2, 5))}
print type(dict_['one'])
<type 'numpy.ndarray'>
print dict_['one'].shape()
TypeError: 'tuple' object is not callable
我在这里错过了什么？
浏览 2提问于2015-09-27得票数 1
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1回答
我有两个矮胖的大鱼，想用它们制作一本字典。例如{(7.9,3.8,6.4,2)：2}
import numpy as np
little_X_test= np.array([[7.9, 3.8, 6.4, 2],
[5.2, 4.1, 1.5, 0.1],
[6.9, 3.1, 5.1, 2.3]])
little_y_test= np.array([2, 0, 2])
d = {}
for A, B in zip(little_X_test, little_y_test):
d[A] = B
错误消息
TypeError:难以理解的类型：'numpy.ndarray
浏览 3提问于2021-10-20得票数 0
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2回答
原始问题描述
当我用numpy实现一些机器学习算法时，问题就出现了。我想要一些新的类ludmo，它的工作方式与 numpy.ndarray一样，但是还有一些属性。例如，使用一个新属性ludmo.foo。我已经尝试过几种方法，但没有一种是令人满意的。
1.包装
首先，我为numpy.ndarray创建了一个包装类，如
import numpy as np
class ludmo(object):
def __init__(self)
self.foo = None
self.data = np.array([])
但是，当我使用一些函数(在scikit-
浏览 3提问于2015-03-02得票数 8
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我只是在玩Ipython，在这里我收到了以下错误：
In [108]: feed_dict_test = {x:x, y_true:y_true, y_true_cls:data.test.cls}
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-108-2fdafc34bea7> in <mo
浏览 5提问于2017-04-10得票数 0
我有两个不同类型的数组。
>>> type(pred)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> type(label1)
<type 'tuple'>
将它们转换为np.ndarray
>>> nl = np.array(label1)
>>> npred = np.array(pred)
>>> type(nl)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> type(npred)
浏览 4提问于2013-11-13得票数 3
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我对Python和scikit-learn非常陌生。我在使用scikit-learn波士顿数据房价数据集时遇到了困难。请在下面找到我的代码。 谢谢! import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
import sklearn
bos = pd.DataFrame(boston.data)
bos.head()
bos.columns = boston.feature_names
bos.head()
boston.target[:5]
浏览 212提问于2021-01-25得票数 0
4回答
用numpy数组不理解？
、、、
我有4个NumPy数组: a，b，c，d
我正在运行：{i: i.shape for i in [a,b,c,d]}
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
{i:i.shape for i in [a,b,c,d]}
File "<stdin>", line 1, in <dictcomp>
{i:i.shape for i in [a,b,c,d]}
TypeError: unhasha
浏览 1提问于2018-03-28得票数 0
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我广泛地搜索了这个问题，但我找不出哪里出了问题。我一直在想： “在'numpy.ndarray‘和’int‘的实例之间不支持TypeError：'>’”。 我搜索了它，网站引导我下载了一个包，但仍然没有解决我的问题。我的代码如下所示： result=[]
FracPos = np.array(result)
for x in lines:
result.append(x.split())
TotalCells = np.array(result)[:,2]
print(type(TotalCells))
print(type(FracPos))
FracPos
浏览 47提问于2020-04-10得票数 0
我得到了一个len(chunks)=195和len(chunks[0]) = 32的列表(我称之为块)。chunks[0]内的元素为numpy.ndarray型和形状(9,103)。
type(chunks[0][0])
<class 'numpy.ndarray'>
type(chunks[0][0][0])
<class 'numpy.ndarray'>
type(chunks[0][0][0][0])
<class 'numpy.float64'>
我正在试图找出chunks[0]
浏览 4提问于2022-08-23得票数 0
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我想将numpy数组存储到另一个numpy数组中
我正在使用np.concatenate
这是我的代码
x=np.concatenate(x,s_x)
这些是x and s_x的类型和形状
Type of s_x: <class 'numpy.ndarray'>, Shape of s_x: (173,)
Type of x: <class 'numpy.ndarray'> (0,), Shape of x: (0,)
这是显示的错误
TypeError: only integer scalar arrays can be convert
浏览 1提问于2017-11-20得票数 57
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我有一个TypeError：'numpy.ndarray‘对象是不可调用的，我现在知道这意味着什么。我目前正在学习本教程：
为了学习如何创建一个简单的机器学习程序，使用wikepedia提供的数据表，它显示了3种类型的郁金香，程序应该是相互区别的。但是现在，它应该只在0、50和100处打印3种郁金香类型的预期结果。
我试图重新下载python (我正在使用linux)，但是它并没有解决这个问题。
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
iris = load_
浏览 3提问于2018-12-31得票数 1
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我是Python中的新手，我的意思是它们是如何实现的。
例如：
>>> a=np.array([1,2,5,3,43])
>>> a.sort()
>>> a
array([ 1, 2, 3, 5, 43])
>>> a=np.array([1,2,5,3,43])
>>> a.shape
(5,)
>>> a.sort()
>>> a
array([ 1, 2, 3, 5, 43])
>>> a.sort
<built-in met
浏览 4提问于2017-04-10得票数 1
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1回答
，如果我的函数基于许多变量，并且只需要解决一个变量的非线性根查找问题，那么我将如何编写-
当我写入所有的三个变量时，我会得到以下错误
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
当我只写一个变量的时候-
我搞错了-
TypeError: resid() missing 2 required positional arguments: 'p' and 'phi'
有人能告诉我我的错误和更好的代码吗。
浏览 1提问于2017-04-30得票数 0
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我在研究古诺问题，但是我发现了一个错误：
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
有人能帮我找出我收到的错误吗？
浏览 0提问于2017-04-29得票数 1
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这是有效的：
In [49]: type([1, 2, 3])
Out[49]: list
In [50]: type(array([1, 2, 3]))
Out[50]: numpy.ndarray
In [52]: 1j*array([1, 2, 3])
Out[52]: array([ 0.+1.j, 0.+2.j, 0.+3.j])
当我尝试在我自己的列表上执行此操作时，asdf
In [46]: type(asdf)
Out[46]: list
In [47]: type(array(asdf))
Out[47]: numpy.ndarray
In [48]: 1j*ar
浏览 2提问于2015-03-26得票数 1
1回答
我有一个ndarray A，它存储相同类型的对象，特别是各种LinearNDInterpolator对象。例如，假设它只有2：
>>> A
array([ <scipy.interpolate.interpnd.LinearNDInterpolator object at 0x7fe122adc750>,
<scipy.interpolate.interpnd.LinearNDInterpolator object at 0x7fe11daee590>], dtype=object)
我希望能够做两件事。首先，我想在某个时间点评估A中的所
浏览 0提问于2016-04-12得票数 0
2回答
矮胖的
、
我在理解numpy对象的可管理性方面有一些问题。
>>> import numpy as np
>>> class Vector(np.ndarray):
... pass
>>> nparray = np.array([0.])
>>> vector = Vector(shape=(1,), buffer=nparray)
>>> ndarray = np.ndarray(shape=(1,), buffer=nparray)
>>> nparray
array([ 0.])
浏览 3提问于2012-03-20得票数 13
我有一个tensorflow占位符，定义为：
fs = tf.placeholder(tf.float32, shape=(nn, mm))
在代码中，我想给它喂食。我将使用shape = (nn, mm)获得一个numpy数组“特性”，并编写：
feed_dict.update({fs, features})
但是，我得到了错误：
TypeError: Unhashable type"numpy.ndarray"
因为我已经可以用lenght = nn将列表提供给带有shape = (nn,)的占位符
因此，在将numpy数组输入占位符之前，我编写了
features =
浏览 1提问于2018-02-23得票数 0
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从pyxdameraulevenshtein导入时会出现以下错误，我有
pyxdameraulevenshtein==1.5.3,
pandas==1.1.4 and
scikit-learn==0.20.2.
Numpy is 1.16.1.
Works well in Python3.6, Issue in Python3.7.
有没有人遇到过Python3.7 (3.7.9)，docker image - python:3.7-buster的类似问题？
__init__.pxd:242: in init pyxdameraulevenshtein
???
E Valu
浏览 194提问于2021-02-05得票数 102
3回答
不可取类型误差
、、
试图这样做：
ls = np.empty
ls =getColA()
rs = np.empty
rs=getColG()
x = dict(itertools.izip(ls,rs))
并得到这个错误：
TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'
如果有人能帮我的话会很感激。
浏览 1提问于2016-12-04得票数 0
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我试着用这个代码来使用熊猫
dat = pd.DataFrame()
return_data = dat.values().T
我犯了个错误
TypeError
Traceback (most recent call last)
Input In [27], in <cell line: 1>()
----> 1 return_data = dat.values().T
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not calla
浏览 15提问于2022-11-19得票数 -1
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1回答
KMeans聚类的轮廓分析
、、、、
如何修复此错误？为什么代码不能可视化绘图？
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
输入
data_sillet = np.loadtxt('clustering_sillet.csv', delimiter=',')
data = data_sillet.astype(int)
data
输出
array([ 2, 3, 8, 29, 32, 15, 23, 0, 4, 16, 14, 15, 1, 5, 1, 8, 0,
30, 14, 0, 1,
浏览 0提问于2017-08-13得票数 0
将PyTorch张量转换为NumPy我得到
print(nn_result.shape)
# (2433, 2)
np_result = torch.argmax(nn_result).numpy()
type(np_result)
# <type 'numpy.ndarray'>
print(len(np_result))
TypeError: len() of unsized object
为什么？我以为根据文档，numpy()函数会返回一个正确的ndarray，但它似乎不完整？
浏览 0提问于2019-12-07得票数 4
6回答
我正在尝试执行以下代码
>> from numpy import *
>> x = array([[3,2,3],[4,4,4]])
>> y = set(x)
TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'
如何使用Numpy数组中的所有元素轻松高效地创建一个集合？
浏览 3提问于2009-12-21得票数 20
回答已采纳
下面是一个示例，其中的dataclass“失败”是可用的，但是普通类确实生成了一个散列值。
考虑到普通类也有np.ndarray，并且应该是不可接受的，为什么这样做呢？
import numpy as np
from dataclasses import dataclass
class X:
def __init__(self):
x = np.ndarray([0,1,1,0,110])
@dataclass(frozen=True, eq=True)
class Y:
name: str
unit_price: np.ndarray
a =
浏览 5提问于2022-02-10得票数 2
当试图在我的数据集中运行FamaMacBeth回归时，我得到了TypeError
cannot astype a datetimelike from [datetime64[ns]] to [float64],
我的日期列是numpy.ndarray类型的
有人知道我做错了什么吗？
浏览 0提问于2018-06-13得票数 2
回答已采纳
我有一个Python对象的列表，我想将这些对象聚到一个未知数量的组中。对象不能简单地通过scikit-learn提出的任何距离函数进行比较，而是可以通过自定义的函数进行比较。我正在使用scikit学习库中的DBSCAN，当在我的数据上运行该库时会引发一个TypeError。
下面是错误代码的样子。我想要聚类的对象是“修补程序”对象，它是通过扫描三维网格获得的：
from sklearn.cluster import DBSCAN
def getPatchesSimilarity(patch1, patch2):
... #Logic to calculate distance bet
浏览 5提问于2021-05-11得票数 4
回答已采纳
我用其他函数作为参数调用一个函数。另一个函数返回numpy.ndarray。
守则：
class CLASS:
def method1(self):
size = 10
return np.zeros([size,size])
def method2(self, method):
res = method()
a = CLASS ()
b = a.method2(a.method1())
第一个函数引发TypeError：'numpy.ndarray‘对象不是可调用的
我想在循环中运行method2()，将不同的函数作为
浏览 0提问于2019-03-13得票数 0
回答已采纳
3回答
编辑:原始标题“将numpy数组转换为cvmat”是一个错误--OpenCV的错误消息和我没有读取文档！
对于 2，现在默认使用NumPy数组。
cvimage = cv2.imread("image.png") #using OpenCV 2
type(cvimage)
Out: numpy.ndarray #dtype is uint8
pltimage = plt.imread("image.png") #using Matplotlib
type(pltimage)
Out: numpy.ndarray #dtype is float
plt
浏览 24提问于2012-03-28得票数 14
回答已采纳
我得到了一个数组格式的年份列表( 1700,1701,1702.... 1970 )，我想将它转换为一年的第一天，例如1700-01-01 00:00
我尝试了以下代码：
year=range(1700,1970)
time=datetime.date(year,"%Y").date()
但是得到了这个错误：
time=datetime.date(times,"%Y").date()
TypeError: descriptor 'date' requires a 'datetime.datetime' object but rec
浏览 8提问于2017-02-27得票数 0
回答已采纳
我想画points
points = np.random.multivariate_normal(mean=(0,0), cov=[[0.4,9],[9,10]],size=int(1e4))
print(points)
[[-2.50584156 2.77190372]
[ 2.68192136 -3.83203819]
...,
[-1.10738221 -1.72058301]
[ 3.75168017 5.6905342 ]]
print(type(points))
<class 'numpy.ndarray'>
浏览 8提问于2017-09-19得票数 2
回答已采纳
2回答
代码有点复杂，抱歉。请关注parallel_p函数。尽管sign是一个元组，但Python抱怨道：
if sign in hashtable，并给出一个TypeError。为什么sign是numpy.ndarray而不是元组？我将其创建为一个元组。
p_dist = dict()
def parallel_prog(hashtable):
def wrapper(func):
if parallel_programming:
@wraps(func)
def parallel_p(*args, **kwargs):
浏览 1提问于2011-11-10得票数 7
2回答
是否有一种方法可以禁用numpy中的无声转换？
import numpy as np
a = np.empty(10, int)
a[2] = 4 # OK
a[3] = 4.9 # Will silently convert to 4, but I would prefer a TypeError
a[4] = 4j # TypeError: can't convert complex to long
当分配任何非ndarray类型的值时，numpy.ndarray对象可以配置为返回TypeError吗？如果不是，最好的选择是子类numpy.ndarray (并覆盖
浏览 7提问于2014-08-24得票数 4
回答已采纳
我有一个带有(100, 100, 4)维数的图像向量(100, 100, 4)。为了保存这个图像向量，我使用了PIL，如下所示。
im = Image.fromarray(v)
图像矢量不是RGB，因为它有4个通道。我得到了以下错误。
TypeError: Cannot handle this data type
我还犯了几个错误。我想，我的数组的类型有一些问题。v向量的类型如下。
print(type(v))
<class 'numpy.ndarray'>
浏览 1提问于2018-10-29得票数 2
回答已采纳
1回答
在下面的代码中，我一直得到错误
'numpy.ndarray‘对象不可调用
但我不知道这意味着什么，也不知道它发生在哪里。
##LAGRANGE POLYNOMIAL:
import pylab
%pylab inline
import scipy.interpolate
import numpy
def y(x):
return x**3
def plot_approx(f,xi):
x=numpy.linspace(0.5, 3.5, 13)
plot(x, f(x))
lagrange_polynomial=scipy.interpol
浏览 2提问于2017-02-15得票数 0
我试图进行Kolmogorov检验，将经验分布与F分布进行比较(我知道这些分布不能直接比较，但我将采用引导)。我对having测试有一个问题：
readLengths = [list,of,int,values,...]
x = stats.f.fit(readLengths)
dfn=x[0]
dfd=x[1]
stats.kstest(readLengths,stats.f.rvs(dfn,dfd,size=100))
我收到错误了
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
它指向stats.kstest线。我认为这
浏览 0提问于2016-05-24得票数 5
回答已采纳
我们怎么才能从皮德拉克那里做到这一点？在优化过程中每次迭代时打印约束值
编辑1：
我试过：
def update(n):
print(n)
prog.AddVisualizationCallback(update, n)
根据下面的示例：
但它指出了这个错误：
prog.AddVisualizationCallback(update, n)
TypeError: AddVisualizationCallback(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
浏览 6提问于2021-11-22得票数 0
回答已采纳
data_xy = tuple([x, y]) X和y是大小为: x.shape = (56567,128，16)和y.shape = (56567，1)的数值数组 TypeError出现在以下行中： for data_class in sorted(set(data_xy[1])): TypeError:不可散列的类型：'numpy.ndarray‘
浏览 9提问于2020-10-08得票数 1
我用OpenCV读取一个图像进行处理，并将该图像复制到另一个目录文件夹中。但我会跟随错误。如何才能解决这一问题，并能完美地复制它？
image_file = os.path.join("<ROOT_PATH>", file_)
image = cv2.imread(image_file, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
image = np.stack([image]*3, axis=-1) # make image 3-channel
crop_img = image[int(ymin):int(ymax), int(
浏览 1提问于2021-01-22得票数 0
回答已采纳
当我在代码中的某一行调用np.matmul时，我会得到这个错误。这是我在解决python调试器中的错误时得到的信息：
> /home/marcos/Desktop/Machine_Learning_for_Alzheimer/createDataset.py(185)nonlinear_expand()
-> rsrvr_input = matmul(src_dataset, array(input_weights.todense()))
(Pdb) type(src_dataset)
<class 'numpy.ndarray'>
(Pdb) type
浏览 0提问于2018-07-25得票数 2
回答已采纳
我有scikit-learn 0.24.1和scikit-optimize 0.8.1，当我尝试使用BayesSearchCV函数时，它给了我这个错误：
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'iid'
当我搜索到'iid‘在新的scikit-learn中被弃用时，有什么建议来解决这个问题吗？
浏览 4提问于2021-01-28得票数 9
我使用Scikit-Learn在Python中训练了一个xgboost模型，并使用pickle库对其进行了序列化。我将模型上传到ML引擎，但当我尝试在线预测时，我得到了以下例外：
Prediction failed: Exception during xgboost prediction: can not initialize DMatrix from DMatrix
下面是我用于预测的json的一个例子：
{
"instances":[
[
24.90625,
21.6435643564356,
浏览 0提问于2018-11-27得票数 5
回答已采纳
1回答
我有一个名为x_train的3D张量值列表，我想通过使用它们作为另一个列表的键来创建一个字典。 x_train=np.array(pair_code).reshape(-1, 1, 23, 4)
mat_gen={}
for x in range(len(x_train)):
mat_gen[x_train[x]]=gene_seq[x] ` 但我得到了 --> 143 mat_gen[x_train[x][0]]=gene_seq[x] 144 145 TypeError:不可散列的类型：'numpy.ndarray‘
浏览 30提问于2020-06-26得票数 0
2回答
将枕对象保存为文件
、、、
我希望将从interpolator生成的对象scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline保存到一个文件中，以便以后加载并使用它。这是控制台上的结果：
>>> interpolator
<scipy.interpolate.fitpack2.InterpolatedUnivariateSpline object at 0x11C27170>
np.save("interpolator",np.array(interpolator))
>>> f = np.load("inte
浏览 5提问于2016-01-15得票数 8
回答已采纳
3回答
In [56]: df
Out[56]:
array([[3, 133, nan, ..., 202, 109, 1427],
[3, 133, nan, ..., 183, 120, 1448],
[3, 133, nan, ..., 205, 22, 417],
...,
[8, 43, nan, ..., 88, 11, 11],
[64, 173, nan, ..., 2774, 2029, 1210],
[12, 85, nan, ..., 19, 10, 25]], dtype=object)
co
浏览 0提问于2018-04-04得票数 0
我正在使用这段代码，直接从scikit-learn页面获取。它创建了一个字典：
symbol_dict = {
'TOT': 'Total',
'XOM': 'Exxon',
'CVX': 'Chevron',}
symbols, names = np.array(symbol_dict.items()).T
但我得到一个错误：
TypeError: iteration over a 0-d array
这段代码直接来自示例代码，所以我不知道哪里出了问题。
浏览 39提问于2014-01-18得票数 6
1回答
我想在python上模拟内核密度，
但我得到以下错误: TypeError：'numpy.ndarray‘对象不可调用
代码如下：
from matplotlib.pyplot import *
from math import *
from array import *
from import numpy *
from numpy.random import *
from scipy.misc import *
from scipy.stats import *
from scipy import *
from random import *
N=30
sigma=1
T=lin
浏览 0提问于2018-11-10得票数 0
我不知道是否有人熟悉Dan Foreman-Mackley的"emcee“Python模块，但我正在用它来演示一个发行版。我使用并行回火采样器，因为我的分布看起来很时髦。相关代码如下：
from emcee import PTSampler
rendim = 6
renwalkers = 100
ntemps = 20
gauss2 = PTSampler(ntemps, renwalkers, rendim, lnlike, lnprior)
p0 = [[[np.random.rand()*0.24,np.random.rand()*3,np.random.rand()*1
浏览 32提问于2014-07-24得票数 0
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