Question

我正在尝试使用pymc3.DiscreteUniform作为numpy 1D数组的索引

这可用于pymc（v2），但我正在过渡到pymc3，并且在pymc下工作的代码在pymc3下无法工作。

import pymc3 as pm
d0 = pm.DiscreteUniform('d0', lower=0, upper=nDens - 1, testval = nDens//2)
pred = np.zeros(len(box.match), np.float64)
for iwvl, amatch in enumerate(box.match):
    pred[iwvl] += amatch['intensitySum'][d0]

我收到以下错误消息： IndexError：只有整数，切片（:），省略号（...），numpy.newaxis（None）和整数或布尔数组都是有效索引

Answer 1

我发现了一些可行的方法，但是涉及到进入theano和theano.tensor。 ` 导入pymc3作为pm 使用pm.Model（）作为模型： em0 = pm.Normal（'em0'，mu = emLog，sigma = 0.2） d0 = pm.DiscreteUniform（'d0'，下= 0，上= nDens-1，testval = Dindex） boundNormal = pm.Bound（pm.Normal，lower = 0.0） wght = boundNormal（'wght'，mu = 0.2，sigma = 0.1）

    pred = np.zeros((nDens, len(box.match)), np.float64)
    for iwvl, amatch in enumerate(box.match):
        pred[0:,iwvl] += amatch['intensitySum']
    xpred = theano.shared(pred, name='p0')
    idx = tensor.as_tensor_variable(d0)
    predicted = xpred[idx]*10.**em0
    nObs = len(box.match)
    intensity = np.zeros(nObs, np.float64)
    for iwvl in range(nObs):
        intensity[iwvl] = box.match[iwvl]['obsIntensity']
    sigma = 0.2
    Y_obs = pm.Normal('Y_obs', mu=predicted, sigma=wght*intensity,    observed=intensity)
    trace = pm.sample(tune=20000, draws=100000, target_accept=0.85)`

然后您可以使用跟踪甚至有可能使sigma成为pm变量

试图使用DiscreteUniform作为numpy索引

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