关于python：如何从冻结的spich.stats分布中获取参数参数？

How to get parameter arguments from a frozen spicy.stats distribution?

冻结分布

在scipy.stats中，您可以创建一个冻结分布，它允许为该实例永久设置分布的参数化(形状、位置和比例)。

例如，可以使用a、loc和scale参数创建gamma分布(scipy.stats.gamma)，并冻结它们，以便在每次需要分布时不必传递它们。

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import scipy.stats as stats

# Parameters for this particular gamma distribution
a, loc, scale = 3.14, 5.0, 2.0

# Do something with the general distribution parameterized
print 'gamma stats:', stats.gamma(a, loc=loc, scale=scale).stats()

# Create frozen distribution
rv = stats.gamma(a, loc=loc, scale=scale)

# Do something with the specific, already parameterized, distribution
print 'rv stats :', rv.stats()

1 2	gamma stats: (array(11.280000000000001), array(12.56)) rv stats : (array(11.280000000000001), array(12.56))

是否可以访问rv参数？

由于此功能很可能不会传递参数，因此是否有一种方法可以从稍后的冻结分布(rv)中获取这些值？

访问rv冻结参数

是的，用于创建冻结分发的参数在分发实例中可用。它们存储在args和kwds属性中。这将取决于分发的实例是使用位置参数还是关键字参数创建的。

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import scipy.stats as stats

# Parameters for this particular alpha distribution
a, loc, scale = 3.14, 5.0, 2.0

# Create frozen distribution
rv1 = stats.gamma(a, loc, scale)
rv2 = stats.gamma(a, loc=loc, scale=scale)

# Do something with frozen parameters
print 'positional and keyword'
print 'frozen args : {}'.format(rv1.args)
print 'frozen kwds : {}'.format(rv1.kwds)
print
print 'positional only'
print 'frozen args : {}'.format(rv2.args)
print 'frozen kwds : {}'.format(rv2.kwds)

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positional and keyword
frozen args : (3.14, 5.0, 2.0)
frozen kwds : {}

positional only
frozen args : (3.14,)
frozen kwds : {'loc': 5.0, 'scale': 2.0}

奖金：处理args和kwds的私有方法

有一个私有方法，.dist._parse_args()，它处理参数传递的两种情况，并返回一致的结果。

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# Get the original parameters regardless of argument type
shape1, loc1, scale1 = rv1.dist._parse_args(*rv1.args, **rv1.kwds)
shape2, loc2, scale2 = rv2.dist._parse_args(*rv2.args, **rv2.kwds)

print 'positional and keyword'
print 'frozen parameters: shape={}, loc={}, scale={}'.format(shape1, loc1, scale1)
print
print 'positional only'
print 'frozen parameters: shape={}, loc={}, scale={}'.format(shape2, loc2, scale2)

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positional and keyword
frozen parameters: shape=(3.14,), loc=5.0, scale=2.0

positional only
frozen parameters: shape=(3.14,), loc=5.0, scale=2.0

告诫

当然，使用私有方法通常是不好的做法，因为从技术上讲，内部API总是可以更改的，但是，有时它们提供了很好的特性，如果事情发生了变化，并且在python中没有真正私有的东西，则很容易重新实现。