如何为任意函数定义chi2值函数？
如何为任意函数定义chi2值函数？
提问于 2011-10-28 09:50:22
我正在做一些数据拟合，使用(http://code.google.com/p/pyminuit/)。minimiser接受一个函数并使用内省来提取要最小化的参数。通常，我希望最小化给定描述数据集的特定函数的数据集的齐平方值。
我的问题是:是否有一种方法来定义一个具有不同参数的任意函数，它返回一个函数，该函数给出了该函数的齐平方值，并且只包含函数参数规范中要最小化的参数？
示例：
from scipy import *
import minuit
# Generate some data to fit
data_x = arange(50)
noise = 0.3
data_y = data_x**3 + normal(0.0, noise)
# Fit function, e.g. a cubic
fit_func = lambda x, a1, a2, a3, a4: a1 + a2*x + a3*x**2 + a4*x**3
# Minimisation function e.g. chi squared
# Note this has only the parameters to be minimised in the definition (eg not data_x)
min_func = lambda a1, a2, a3, a4: sum( (fit_func(data_x, a1, a2, a3, a4) - data_y)**2 / noise**2 )我想在这里写一些类似min_func = make_chi2(fit_func)的东西。我不知道该做什么，因为data_x和data_y只是在函数之外定义的。为了完整起见，最小化例程的其余部分看起来如下：
# Initialise minimiser object with initial values
m = minuit.Minuit(min_func, {'a1': 1.0, 'a2': 1.0, 'a3': 1.0, 'a4': 1.0})
# Run minimiser
m.migrad()
# Print minimised values - example output
print m.values
>>> {'a1': 0.000, 'a2': 0.000, 'a3': 0.000, 'a4': 1.000}谢谢你提前帮忙！
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2011-10-28 11:20:12
由于PyMinuit使用内省，所以您也必须使用内省。可以这样实现make_chi_squared()：
import inspect
chi_squared_template = """
def chi_squared(%(params)s):
return (((f(data_x, %(params)s) - data_y) / errors) ** 2).sum()
"""
def make_chi_squared(f, data_x, data_y, errors):
params = ", ".join(inspect.getargspec(f).args[1:])
exec chi_squared_template % {"params": params}
return chi_squared示例用法：
import numpy
def f(x, a1, a2, a3, a4):
return a1 + a2*x + a3*x**2 + a4*x**3
data_x = numpy.arange(50)
errors = numpy.random.randn(50) * 0.3
data_y = data_x**3 + errors
chi_squared = make_chi_squared(f, data_x, data_y, errors)
print inspect.getargspec(chi_squared).args打印
['a1', 'a2', 'a3', 'a4']页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/7927670
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