python - 如何从卡住的 spicy.stats 分布中获取参数参数？

Question

卡住分发

在scipy.stats你可以创建一个 frozen distribution这允许为该实例永久设置分布的参数化(形状、位置和比例)。

例如，您可以使用 a、loc 和 scale 参数创建 Gamma 分布 ( scipy.stats.gamma ) 并卡住 这样他们就不必在每次需要分发时都被传递。

import scipy.stats as stats

# Parameters for this particular gamma distribution
a, loc, scale = 3.14, 5.0, 2.0

# Do something with the general distribution parameterized
print 'gamma stats:', stats.gamma(a, loc=loc, scale=scale).stats()

# Create frozen distribution
rv = stats.gamma(a, loc=loc, scale=scale)

# Do something with the specific, already parameterized, distribution
print 'rv stats   :', rv.stats()

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gamma stats: (array(11.280000000000001), array(12.56))
rv stats   : (array(11.280000000000001), array(12.56))

可访问rv参数？

由于此功能很可能不会传递参数，有没有办法在以后仅从卡住分布 rv 中取回这些值？

Answer 1

访问rv卡住参数

是的，用于创建卡住分布的参数在分布实例中可用。它们存储在 args & kwds attribute 中.这将取决于分发的实例是使用位置参数还是关键字参数创建的。

import scipy.stats as stats

# Parameters for this particular alpha distribution
a, loc, scale = 3.14, 5.0, 2.0

# Create frozen distribution
rv1 = stats.gamma(a, loc, scale)
rv2 = stats.gamma(a, loc=loc, scale=scale)

# Do something with frozen parameters
print 'positional and keyword'
print 'frozen args : {}'.format(rv1.args)
print 'frozen kwds : {}'.format(rv1.kwds)
print
print 'positional only'
print 'frozen args : {}'.format(rv2.args)
print 'frozen kwds : {}'.format(rv2.kwds)

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positional and keyword
frozen args : (3.14, 5.0, 2.0)
frozen kwds : {}

positional only
frozen args : (3.14,)
frozen kwds : {'loc': 5.0, 'scale': 2.0}

奖励:处理 args 和 kwds 的私有(private)方法

有一个私有(private)方法，.dist._parse_args() ，它处理两种参数传递情况，并将返回一致的结果。

# Get the original parameters regardless of argument type
shape1, loc1, scale1 = rv1.dist._parse_args(*rv1.args, **rv1.kwds)
shape2, loc2, scale2 = rv2.dist._parse_args(*rv2.args, **rv2.kwds)

print 'positional and keyword'
print 'frozen parameters: shape={}, loc={}, scale={}'.format(shape1, loc1, scale1)
print
print 'positional only'
print 'frozen parameters: shape={}, loc={}, scale={}'.format(shape2, loc2, scale2)

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positional and keyword
frozen parameters: shape=(3.14,), loc=5.0, scale=2.0

positional only
frozen parameters: shape=(3.14,), loc=5.0, scale=2.0

警告

诚然，使用私有(private)方法通常是不好的做法，因为从技术上讲，内部 API 总是会发生变化，但是，有时它们会提供不错的功能，would be easy to re-implement should things change和 nothing is really private in Python :) .