معرفی شرکت ها


expsweep-0.0.3


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

sweep numerical experiment parameters and collect results in a Pandas table
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل expsweep-0.0.3
نام expsweep
نسخه کتابخانه 0.0.3
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Evan Widloski
ایمیل نویسنده evan@evanw.org
آدرس صفحه اصلی https://github.com/evidlo/expsweep
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/expsweep/
مجوز MIT
# expsweep - Numerical Experiment Sweeper Runs Monte Carlo experiments on a function with swept-parameters and collects results into a table. ## Features - automatically parallelizes experiment and displays a progress bar - results are returned as a Pandas table which can be easily plotted in seaborn ## Quickstart pip install expsweep Basic Example - two simultaneous experiments with a single variable sweep ``` python import expsweep # Function to run Monte Carlo experiment on. # Should return a dictionary containing experiment results. def exp(x): return { 'experiment1': np.random.normal(loc=x, scale=x), 'experiment2': np.random.normal(loc=3 * x, scale=x) } # Run Monte Carlo experiment on exp() function. # Sweep parameter x (with 20 repetitions for each x) and collect results. mc = expsweep.experiment( exp, repeat=20, x=range(10), ) """ >>> mc x experiment1 experiment2 0 0 0.000000 0.000000 1 0 0.000000 0.000000 2 0 0.000000 0.000000 .. .. ... ... 197 9 14.120838 27.557313 198 9 11.443396 21.961869 199 9 14.120838 27.557313 """ ``` Plotting with Seaborn ``` python # Seaborn expects data from both experiments to be in one column. # Use `merge=True` to merge experiment columns together for Seaborn. mc = expsweep.experiment( exp, repeat=20, x=range(10), merge=True ) """ >>> mc x experiment result 0 0 experiment1 0.000000 1 0 experiment1 0.000000 2 0 experiment1 0.000000 .. .. ... ... 397 9 experiment2 17.528782 398 9 experiment2 17.528782 399 9 experiment2 27.557313 """ import seaborn as sns sns.lineplot( data=mc, x='x', y='result', hue='experiment', style='experiment', ) ``` ![](example_plot.png) ## Multiple Parameters and Fixed Parameters More parameters can be swept combinatorially by simply providing more arguments: ```python def exp(x, y, z): ... return {'experiment1': ...} # sweep 2 variables (and 1 fixed) with a single repetition at each point mc = expsweep.experiment( exp, x=range(10), y=range(10), z=1 ) >>> mc x y z experiment1 0 0 0 1 0.000000 1 1 0 1 0.000000 2 2 0 1 0.000000 .. .. . ... 97 7 9 1 17.528782 98 8 9 1 17.528782 99 9 9 1 27.557313 """ ``` ## Other Arguments #### def experiment(...) - **func** (function) - function to run Monte Carlo simulation on - **disable_print** (boolean) - whether to show progress bars. (default False) - **repeat** (int) - number of repetitions for each parameter combination. (default 1) - **merge** (bool) - merge all experiment results into single data column ("results") and create new categorical column ("experiment"). (default False) - **cpu_count** (int) - number of jobs to create. If None, use all available cpus. (default None) - **backend** (str) - use pqdms "processes" backend or "threads" backend ([more info](https://pqdm.readthedocs.io/en/latest/usage.html)). (default "processes") - **pqdm_kwargs** (dict) - arguments to pass to pqdm (default None) ## Troubleshooting AttributeError: Can't pickle local object ... Define the variable in question as a global or switch the backend to 'threads'.


نحوه نصب


نصب پکیج whl expsweep-0.0.3:

    pip install expsweep-0.0.3.whl


نصب پکیج tar.gz expsweep-0.0.3:

    pip install expsweep-0.0.3.tar.gz