Python中lhs抽样代码
时间: 2023-11-05 13:08:57 浏览: 220
以下是Python中的lhs抽样代码:
```python
import numpy as np
from pyDOE import lhs
# 设置抽样的参数范围和抽样数量
n_samples = 100
bounds = np.array([[0, 1], [0, 1], [0, 1]])
# 生成lhs抽样结果
sample = lhs(bounds.shape[0], samples=n_samples, criterion='maximin')
# 将抽样结果映射到参数范围内
param_range = bounds[:, 1] - bounds[:, 0]
param_min = bounds[:, 0]
sample = param_min + sample * param_range
```
在上面的代码中,我们使用了pyDOE库中的lhs函数来生成lhs抽样结果。其中,参数bounds表示参数的范围,n_samples表示抽样数量,criterion表示lhs抽样的准则,可以选择maximin或correlation。
最后,我们将抽样结果映射到参数范围内,并存储在sample变量中。
相关问题
python中pydoes中lhs
在python中,pydose库是一个用于处理数值运算和优化问题的库。而lhs(Latin Hypercube Sampling)是pydose库中一种常用的取样方法。
lhs是一种用于在多维空间内生成均匀分布的取样点的方法。它是通过将每个维度的取样空间均匀划分为若干个部分,并在每个部分内随机选择一个点来生成取样点。它具有以下优点:
首先,lhs生成的取样点在每个维度上均匀分布,可以更好地覆盖整个取样空间,避免了某些维度上取样点密集而其他维度上取样点稀疏的情况。
其次,lhs生成的取样点之间具有较好的距离性质,可以更好地探索整个取样空间。这对于在优化问题中进行参数搜索非常有用,可以更快地找到全局最优解。
在pydose库中,使用lhs方法可以方便地生成指定维度和个数的取样点。通过设置参数,可以灵活地控制取样的精确度和分布均匀性。
总之,pydose库中的lhs方法是一种常用且实用的取样方法,能够帮助我们在多维空间内进行比较均匀的取样,为数值运算和优化问题提供支持。
拉丁超立方抽样代码python
拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling)是一种常用的设计实验的方法。它可以使样本点均匀地分布在多维空间中,从而减少了实验的次数,提高了实验效率。
在Python中,可以使用SciPy库中的lhs函数来生成拉丁超立方抽样样本。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import uniform
from scipy.stats import norm
from scipy.stats import gamma
def generate_lhs_samples(dim, n_samples):
"""
生成拉丁超立方抽样样本
:param dim: 样本维度
:param n_samples: 样本数
:return: 拉丁超立方抽样样本
"""
# 生成均匀分布的样本点
samples = uniform.rvs(size=(n_samples, dim))
# 对每一列进行乱序操作
for i in range(dim):
samples[:, i] = np.random.permutation(samples[:, i])
return samples
if __name__ == '__main__':
# 生成3维,100个样本的拉丁超立方抽样样本
samples = generate_lhs_samples(3, 100)
print(samples)
```
在这个示例代码中,我们使用了SciPy库中的uniform.rvs函数来生成0到1之间的均匀分布随机数,并对每一列进行了乱序操作,从而得到了拉丁超立方抽样样本。