Scipy symfit 上的分布？

Question

我认为标题不言自明。

我真的很想使用已经在 scipy.stats 上实现的几个 pdf 作为 symfit 模型的模型，例如 CrystalBall or Johnson 函数。我尝试使用以下代码进行高斯分布：

x = Variable('x') 
mu = Parameter('mu') 
sigma = Parameter('sigma') 
model_sci = stats.norm.pdf(y, mean, sigma)

但我得到以下 TypeError

TypeError: cannot determine truth value of Relational

我相信这是因为 scipy 分布需要数字（或带有数字的迭代器）而不是 sympy 生成的符号。是否有可能破解使用此发行版而不是手动实施它们？

Answer 1

可以使用 CallableNumericalModel:

x = Variable('x') 
y = Variable('y') 
mu = Parameter('mu') 
sigma = Parameter('sigma') 

model_sci = lambda x, mu, sigma: stats.norm.pdf(x, mu, sigma)

model = CallableNumericalModel({y: model_sci}, connectivity_mapping={y: {x, mu, sigma}})

Scipy symfit 上的分布？

Scipy distributions on symfit?

python

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