Python SciPy qmc.scale用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.stats.qmc.scale 的用法。

用法:

scipy.stats.qmc.scale(sample, l_bounds, u_bounds, *, reverse=False)#

從單位超立方體到不同邊界的樣本縮放。

要將樣本從 \([0, 1)\) 轉換為 \([a, b), b>a\) ，其中 \(a\) 為下限，\(b\) 為上限。使用以下轉換：

\[(b - a) \cdot \text{sample} + a\]

參數 ：：

sample： 數組 (n, d)

按比例取樣。

l_bounds, u_bounds： 數組 (d,)

下限和上限(分別。\(a\),\(b\)) 的轉換數據。如果逆轉為 True，將原始數據轉換為單位超立方體的範圍。

reverse： 布爾型，可選

反轉從不同邊界到單位超立方體的變換。默認為假。

返回 ：：

sample： 數組 (n, d)

縮放樣本。

例子：

將單位超立方體中的 3 個樣本轉換為邊界：

>>> from scipy.stats import qmc
>>> l_bounds = [-2, 0]
>>> u_bounds = [6, 5]
>>> sample = [[0.5 , 0.75],
...           [0.5 , 0.5],
...           [0.75, 0.25]]
>>> sample_scaled = qmc.scale(sample, l_bounds, u_bounds)
>>> sample_scaled
array([[2.  , 3.75],
       [2.  , 2.5 ],
       [4.  , 1.25]])

並轉換回單位超立方體：

>>> sample_ = qmc.scale(sample_scaled, l_bounds, u_bounds, reverse=True)
>>> sample_
array([[0.5 , 0.75],
       [0.5 , 0.5 ],
       [0.75, 0.25]])