n个参数灵敏度分析python代码

这里提供一种通用的n个参数灵敏度分析的Python代码，可以根据具体的函数和参数设置进行修改。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def sensitivity_analysis(func, params, bounds, n_points):
    """
    n个参数灵敏度分析

    Parameters
    ----------
    func : function
        目标函数，必须是只有参数列表作为输入的函数。
    params : list
        参数列表。
    bounds : list of tuple
        参数的取值范围，每个参数对应一个取值范围，如[(0, 1), (0, 2), (-1, 1)]。
    n_points : int
        参数取值的数量，越大则结果越准确，但计算时间也越长。

    Returns
    -------
    result : list of float
        每个参数的灵敏度结果。

    """

    # 构造参数取值的矩阵
    X = np.zeros((len(params), n_points))
    for i, bound in enumerate(bounds):
        X[i] = np.linspace(bound[0], bound[1], n_points)

    # 计算每个参数的灵敏度
    result = []
    for i in range(len(params)):
        Y = np.zeros((n_points,))
        for j in range(n_points):
            x = np.copy(params)
            x[i] = X[i, j]
            Y[j] = func(*x)

        # 拟合曲线，这里使用简单的一次函数拟合
        p = np.polyfit(X[i], Y, 1)

        # 绘制拟合曲线
        plt.plot(X[i], Y, 'o')
        plt.plot(X[i], np.polyval(p, X[i]), '-')

        # 计算灵敏度
        result.append(p[0] / np.mean(Y))

    plt.xlabel(params)
    plt.ylabel('Function Value')
    plt.title('Sensitivity Analysis')
    plt.show()

    return result

以下是一个使用示例：

def func(x, y, z):
    return x ** 2 + y ** 3 - z ** 4

params = [1, 2, 3]
bounds = [(0, 2), (0, 3), (0, 4)]
n_points = 50

sensitivity_analysis(func, params, bounds, n_points)

代码输出的结果为：