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我试图用MCMC来拟合一些数据的曲线。由于我的特殊问题的性质，偶尔（1/5次运行代码）会遇到一些奇异点，并且代码会引发我一次RuntimeWarning并继续给出错误答案。 /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抽样概率分布函数？

我有两个数组（pdf_＃），每个数组都包含参数（val_＃）的概率。我如何从这些分布中抽取样本以创建联合后验分布（即，像在corner plot here中那样）？对于主持人来说，看起来我只能传递要从中抽取的函数，而不是数组。这是我有： pdf_1 = [.1, .1, .25, .3, .15] pdf_2 = [.25, .3, .2, .1, .4] val_1 = [2, 3, 4

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步行者不适合使用MCMC模型

我很难对模型进行MCMC分析。我相信这与我在模型中有一个不完整的伽马函数的事实有关。我试图尽量减少高斯数似然，但它出现在步行者都停留在他们的幸福，而不是试图最小化似然函数。下图显示了这一点，其中y轴是模型的参数，x轴是步数。该图显示了步行者未探索参数空间的方式。我添加了另一张图片来演示对参数空间的正确探索。 Incorrect exploration of parameter space和Cor

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创建单个列表项的列表乘以n次

我对Python相当陌生，认为这应该是一个相当普遍的问题，但找不到解决方案。我已经看过this page，发现它对一个项目很有帮助，但我很努力地将示例扩展到多个项目而不使用'for'循环。我正通过Emcee为250名步行者运行这段代码，所以我正在寻找可能的最快方式。我有号码的清单，a = [x,y,z]我要重复b = [1,2,3]倍（例如），所以我结束了列表的列表： [ [x], [y,y

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MCMC使用Python的emcee对麦克斯韦曲线进行采样

我想向自我介绍MCMC与司仪采样。我想简单地使用github上的一组示例代码，从Maxwell Boltzmann分布中抽取一个样本，https://github.com/dfm/emcee/blob/master/examples/quickstart.py。的示例代码是真的优良，但是当我从高斯改变分配到一个麦克斯韦，收到错误，类型错误：lnprob（）恰恰2个参数（3给出）然而，它在没有被

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开箱参数模拟

我做了很多ODE模拟，并且使用了几个python参数优化工具（例如scipy.optimize.minimize，emcee），这些工具需要参数作为列表传入。这使得它们非常麻烦，因为我必须参考params[0],params[1]等参数，而不是更直观的名称，它们实际上描述了它们在模拟中的作用。我解决了这个至今一直沿东西这行： k1 = 1.0 k2 = 0.5 N = 0.01 param

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Emcee不会在Windows中运行多线程

我在Windows桌面上以多线程模式运行python Emcee MCMC代码时遇到问题。它使用一个线程运行正常，并且在我的Mac OSX笔记本电脑上以单线程或多线程模式运行。以下是简单的示例代码（摘自Emcee网站示例）。 import numpy as np import emcee def lnprob(x, ivar): return -0.5 * np.sum(ivar