没有项目描述
chaosp的Python项目详细描述
chaospy是使用 多项式混沌展开及改进的蒙特卡罗方法 Python2和3。
如果您在将要发布的工作中使用此软件，请引用 期刊文章：Chaospy: An open source tool for designing methods of uncertainty quantification
Installation
安装应该是直接的：
pip install chaospy
你应该准备好走了。
或者，为了获得最新的实验版本，代码可以是 从Github安装，如下所示：
git clone git@github.com:jonathf/chaospy.git cd chaospy python setup.py install
要安装用于进行开发的工具，请添加额外步骤：
pip install -r requirements.txt
Example Usage
chaospy被创建为简单和模块化的。要实现的简单脚本 点配置方法如下：
importchaospyimportnumpy# your code wrapper goes heredeffoo(coord,prm):"""Function to do uncertainty quantification on."""returnprm[0]*numpy.e**(-prm[1]*numpy.linspace(0,10,100))# bi-variate probability distributiondistribution=choaspy.J(chaospy.Uniform(1,2),chaospy.Uniform(0.1,0.2))# polynomial chaos expansionpolynomial_expansion=chaospy.orth_ttr(8,distribution)# samples:samples=distribution.sample(1000)# evaluations:evals=[foo(sample)forsampleinsamples.T]# polynomial approximationfoo_approx=chaospy.fit_regression(polynomial_expansion,samples,evals)# statistical metricsexpected=chaospy.E(foo_approx,distribution)deviation=chaospy.Std(foo_approx,distribution)
有关发生情况的更详细描述，请参见tutorial。
有关配方的集合，请参见cookbook。
Questions & Troubleshooting
有关chaospy的任何问题，请 请随意提交issue。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
