在python / numpy / scipy中生成低差异的准随机序列？

Question

这里有already a question，但答案包含一个断开的链接，并且已经超过两年了，我希望现在有一个更好的解决方案：）

低差异准随机序列，例如， Sobol序列比均匀随机序列更均匀地填充空间。有没有一种好的/简单的方法在python中生成它们？

Answer 1

我认为Python中低差异序列的最佳替代方案是灵敏度分析库（SALib）：

https://github.com/SALib/SALib

我认为这是一个活跃的项目，您可以联系作者，检查您所需的功能是否已经实施。如果这不能解决您的问题，Corrado Chisari将Matlab（由John Burkardt制作）制作的SOBOL版本移植到Python，您可以在此处访问它：

http://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/py_src/sobol/sobol.html

有人清理了这些来源中的评论，并将其放在docstrings的格式中。它更具可读性，你可以在这里访问它：

https://github.com/naught101/sobol_seq

Answer 2

Scipy 现在有这个选项http://scipy.github.io/devdocs/generated/scipy.stats.qmc.Sobol.html

PyTorch 还证明了生成 sobol 随机数的选项。它允许高达 ~1k 的维度，并且可以选择开启加扰。 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.quasirandom.SobolEngine.html

Answer 3

Chaospy也是有效的选项。人们可以选择几种低差异采样方法（包括'Sobol，拉丁超立方体等）-有关更多详细信息，请参见the documentation。