Histimator 0.2.1

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使用量

histimator核心目录有一个名为models的文件，其中包含核心histimodel类。

模型已初始化：

from histimator.models import HistiModel
model = HistiModel("model name")

每个频道定义为：

from histimodel.Channel import HistiChannel
SR = HistiChannel("SignalRegion")

数据可以添加到频道：

SR.SetData([list of data points])

任何数量的样本定义为：

from histimator.models import HistiSample
sig = HistiSample("Signal")
bkg = HistiSample("Background")

每个都需要一个直方图：

sig.SetHisto(numpy.histogram)
bkg.SetHisto(numpy.histogram)

目前唯一可用的参数是这些模板的总体标准化。 这是一个名字，一个初始值（默认值1）和一个范围（默认值[0.1,10]）。目前还没有实际的实现来告诉minuit这个范围…：

sig.AddNorm("some_norm",1,0,3)

最后，必须将样本添加到频道并将其添加到模型。：

SR.AddSample(sig)
SR.AddSample(bkg)
model.AddChannel(SR)

现在可以使用probfit binned似然函数对该模型进行评估：

from iminuit import Minuit
from probfit import BinnedLH
blh = BinnedLH(model.pdf, data, bins=10, bound=bound, extended=True)
m = Minuit(blh, some_norm=0.5, error_some_norm=1.5)
m.migrad()

它具有各种内置打印功能。

学分

这个包是用Cookiecutter和audreyr/cookiecutter-pypackage项目模板创建的。