在Python中实现拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)可以通过多种方法完成。下面我将分点详细介绍拉丁超立方抽样的基本原理、Python实现方法,并提供一个具体的代码示例。 1. 理解拉丁超立方抽样的基本原理 拉丁超立方抽样是一种多维的分层抽样方法,它将每个变量的取值范围划分为等概率的区间,并在每个区间内随...
拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)是一种统计采样技术,用于生成一组样本点,这些样本点在参数空间中均匀分布,并且满足每个维度只有一个样本点落在该维度的取值范围内。LHS常用于参数优化和模型验证等领域。在Python中,有几种常用的包可以进行拉丁超立方采样,下面介绍两种常用的方法。1. 使用pyDOE2包pyDOE2...
samples):# 创建拉丁超立方体采样器sampler=qmc.LatinHypercube(d=dimensions)# 生成样本并转换为[0, 1]的范围sample=sampler.random(n=samples)returnsample# 示例:在二维上生成10个样本dimensions=2samples=10sample_points=lhs_sampling(dimensions,samples)# 绘制样本点plt.scatter(sample_points[:,0],sample_...
importnumpyasnpfromscipy.statsimportuniformdeflatin_hypercube_sample(n_samples,n_dimensions):# 创建一个数组,以存储样本samples=np.zeros((n_samples,n_dimensions))# 对每个维度生成拉丁超立方采样foriinrange(n_dimensions):# 生成 n_samples 个随机数partitions=np.random.rand(n_samples)# 将随机数进行排...
# Latin hypercube sampling function def _LHSample(self): ''' :param D:Dimension :param N:the number of strata :return:Sample ''' result = np.empty([self.N, self.D]) temp = np.empty([self.N]) d = 1.0 / self.N for i in range(self.D): #column ...
importlhsmduimportmatplotlib.pyplot as pltimportnumpyl= lhsmdu.sample(2,10) # Latin Hypercube Sampling of two variables, and10samples each.k= lhsmdu.createRandomStandardUniformMatrix(2,10) # Monte Carlo Samplingfig= plt.figure()ax= fig.gca()ax.set_xticks(numpy.arange(0,1,0.1))ax.set_ytick...
拉丁超立方技术Latin Hypercube Simulation 拉丁超立方技术是一种基于蒙特卡洛的方差减少技术。它是一种特殊的分层采样方法,但比分层采样的算法要快的多。比如,对于一个二维的问题,我们把x向和y向都均分为10层(strata),这样我们就得到了一个10X10的网格。每一个小格子都是等概率的。采用一般的分层采样法,我们则需...
采用Latin hypercube sampling (LHS) 抽样的python算法 上传者:weixin_42662605时间:2022-07-15 rtnorm:抽样截断的单正态分布 rtnorm 抽样截断了单态正态分布。 此回购包含python和matlab软件包,用于基于以下代码模拟截断的正态随机变量: ,它是根据文章的。 Python 对于python,要求为: scipy(将被删除) NumPy 赛顿 ...
可以使用Python中的SALib库中的Latin Hypercube Sampling方法进行实现。 4. Halton采样:基于Halton序列的低差异采样方法,适用于高维采样问题。可以使用Python中的SALib库中的Halton Sampling方法进行实现。 这些采样方法可以帮助分析模型对输入参数的敏感性,评估模型在不同输入组合下的性能,并支持优化和决策制定过程。请注意...
在统计学和机器学习中,采样是一个非常重要的工具,用于从总体中选择一个子集以进行分析。而拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling)是一种高效的采样方法,可以在保持样本代表性的同时减少采样数量。在本文中,我们将介绍拉丁超立方采样的概念,并使用Python来实现这一方法。