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我試圖用MCMC來擬合一些數據的曲線。由於我的特殊問題的性質，偶爾（1/5次運行代碼）會遇到一些奇異點，並且代碼會引發我一次RuntimeWarning並繼續給出錯誤答案。 /Library/Python/2.7/site-packages/emcee-2.2.1-py2.7.egg/emcee/ensemble.py:335: RuntimeWarning: invalid value enc

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使用emcee抽樣概率分佈函數？

我有兩個數組（pdf_＃），每個數組都包含參數（val_＃）的概率。我如何從這些分佈中抽取樣本以創建聯合後驗分佈（即，像在corner plot here中那樣）？對於主持人來說，看起來我只能傳遞要從中抽取的函數，而不是數組。這是我有： pdf_1 = [.1, .1, .25, .3, .15] pdf_2 = [.25, .3, .2, .1, .4] val_1 = [2, 3, 4

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步行者不適合使用MCMC模型

我很難對模型進行MCMC分析。我相信這與我在模型中有一個不完整的伽馬函數的事實有關。我試圖儘量減少高斯數似然，但它出現在步行者都停留在他們的幸福，而不是試圖最小化似然函數。下圖顯示了這一點，其中y軸是模型的參數，x軸是步數。該圖顯示了步行者未探索參數空間的方式。我添加了另一張圖片來演示對參數空間的正確探索。 Incorrect exploration of parameter space和Cor

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創建單個列表項的列表乘以n次

我對Python相當陌生，認爲這應該是一個相當普遍的問題，但找不到解決方案。我已經看過this page，發現它對一個項目很有幫助，但我很努力地將示例擴展到多個項目而不使用'for'循環。我正通過Emcee爲250名步行者運行這段代碼，所以我正在尋找可能的最快方式。我有號碼的清單，a = [x,y,z]我要重複b = [1,2,3]倍（例如），所以我結束了列表的列表： [ [x], [y,y

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MCMC使用Python的emcee對麥克斯韋曲線進行採樣

我想向自我介紹MCMC與司儀採樣。我想簡單地使用github上的一組示例代碼，從Maxwell Boltzmann分佈中抽取一個樣本，https://github.com/dfm/emcee/blob/master/examples/quickstart.py。的示例代碼是真的優良，但是當我從高斯改變分配到一個麥克斯韋，收到錯誤，類型錯誤：lnprob（）恰恰2個參數（3給出）然而，它在沒有被

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開箱參數模擬

我做了很多ODE模擬，並且使用了幾個python參數優化工具（例如scipy.optimize.minimize，emcee），這些工具需要參數作爲列表傳入。這使得它們非常麻煩，因爲我必須參考params[0],params[1]等參數，而不是更直觀的名稱，它們實際上描述了它們在模擬中的作用。我解決了這個至今一直沿東西這行： k1 = 1.0 k2 = 0.5 N = 0.01 param

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Emcee不會在Windows中運行多線程

我在Windows桌面上以多線程模式運行python Emcee MCMC代碼時遇到問題。它使用一個線程運行正常，並且在我的Mac OSX筆記本電腦上以單線程或多線程模式運行。以下是簡單的示例代碼（摘自Emcee網站示例）。 import numpy as np import emcee def lnprob(x, ivar): return -0.5 * np.sum(ivar