python做敏感性分析

敏感性分析是一种重要的分析方法，用于评估模型输出结果对输入参数变化的敏感程度。在Python中，可以使用各种库和工具进行敏感性分析。

其中一个流行的库是SALib（Sensitivity Analysis Library），它提供了多种敏感性分析方法，包括全局敏感性分析、局部敏感性分析和参数优化等方法。以下是一个使用SALib进行全局敏感性分析的例子：

import numpy as np
from SALib.sample import saltelli
from SALib.analyze import sobol
from model import my_model # 自定义模型

# 定义参数范围
problem = {
    'num_vars': 3,
    'names': ['x1', 'x2', 'x3'],
    'bounds': [[0, 1], [0, 1], [0, 1]]
}

# 生成样本
param_values = saltelli.sample(problem, 1000)

# 运行模型并计算输出
Y = my_model(param_values)

# 计算Sobol指数
Si = sobol.analyze(problem, Y)

# 打印结果
print(Si)

在这个例子中，我们首先定义了三个参数的范围，并使用SALib的saltelli函数生成了1000个样本。然后，我们运行自定义的模型my_model，并计算输出值Y。最后，我们使用SALib的sobol函数计算Sobol指数，它表示每个参数对输出值的贡献程度。

除了SALib之外，还有其他一些Python库可用于敏感性分析，如pyDOE和chaospy等。这些库提供了不同的敏感性分析方法和工具，您可以根据自己的需求选择适合您的库和方法。