Question

我从二维分布中生成一个随机样本，但是我得到了这个运行时错误。有人能告诉我如何解决这个错误吗？这是错误消息：

ValueError Traceback（最近一次调用最后一次） in（） 25＃接受/拒绝比较 26如果x＆lt; P（X，Y）： ---＆GT; 27个样本[已接受] = x，y 28接受+ = 1 29

ValueError：使用序列设置数组元素。

P = lambda x, y: np.exp(-x**2-y**2-x**2*y**2)

# domain limits
xmin = -2 # the lower limit of our domain
xmax = 2 # the upper limit of our domain

# range limit (supremum) for y
ymin = -2
ymax = 2

N = 10000 # the total of samples we wish to generate
accepted = 0 # the number of accepted samples
samples = np.zeros(N)
count = 0 # the total count of proposals

# generation loop
while (accepted < N):

    # pick a uniform number on [xmin, xmax) (e.g. 0...10)
    x = np.random.uniform(xmin, xmax)

    # pick a uniform number on [0, ymax)
    y = np.random.uniform(ymin,ymax)

    # Do the accept/reject comparison
    if x < P(x,y):
        samples[accepted] = x,y
        accepted += 1

    count +=1

print count, accepted

# get the histogram info
hinfo = np.histogram(samples,30)

# plot the histogram
plt.hist(samples,bins=30, label=u'Samples', alpha=0.5);

# plot our (normalized) function
xvals=np.linspace(xmin, xmax, 1000)
plt.plot(xvals, hinfo[0][0]*P(xvals), 'r', label=u'P(x)')

# turn on the legend
plt.legend()

Answer 1

这一行：

samples[accepted] = x,y

是问题所在。 samples的类型为np.ndarray，具有特定的dtype。可能是np.float。 numpy期待一个号码，但获得tuple(x,y)。可能你打算创建一个2D数组：

samples = np.zeros((N,2))

然后你的代码应该可行，但我还没有深入了解它实际上要做的事情。

An Aside

我看到你在生成数字时循环N。这是一个人从另一种编程语言中获取numpy / scipy的典型特征。我想敦促你在阵列中思考＃34;。这更优雅，更快：

x = np.random.uniform(xmin,xmax,(N,2))
y = np.random.uniform(ymin,ymax,(N,2))
accepted = x < P(x,y)
samples[accepted] = x[accepted]

上面的代码取代了整个while循环。

python-ValueError：使用序列设置数组元素

1 个答案:

An Aside