[英]Doing many iterations of curve_fit in one go for piecewise function
我正在尝试同时执行Scipy的curve_fit
多次迭代,以避免循环并因此提高速度。
这与这个问题非常相似,已经解决了。 然而,功能是分段(不连续)的事实使得该解决方案不适用于此。
考虑这个例子:
import numpy as np
from numpy import random as rng
from scipy.optimize import curve_fit
rng.seed(0)
N=20
X=np.logspace(-1,1,N)
Y = np.zeros((4, N))
for i in range(0,4):
b = i+1
a = b
print(a,b)
Y[i] = (X/b)**(-a) #+ 0.01 * rng.randn(6)
Y[i, X>b] = 1
这产生了这些数组:
您可以看到在X==b
处不连续。 我可以迭代地使用curve_fit
来检索a
和b
的原始值:
def plaw(r, a, b):
""" Theoretical power law for the shape of the normalized conditional density """
import numpy as np
return np.piecewise(r, [r < b, r >= b], [lambda x: (x/b)**-a, lambda x: 1])
coeffs=[]
for ix in range(Y.shape[0]):
print(ix)
c0, pcov = curve_fit(plaw, X, Y[ix])
coeffs.append(c0)
但是这个过程可能会非常慢,这取决于X
, Y
和循环的大小,所以我试图通过尝试在不需要循环的情况下获得coeffs
来加快速度。 到目前为止,我没有运气。
可能很重要的事情:
X
和Y
仅包含正值 a
和b
总是积极的 编辑
这是我得到的:
y=np.ma.masked_where(Y<1.01, Y)
lX = np.log(X)
lY = np.log(y)
A = np.vstack([lX, np.ones(len(lX))]).T
m,c=np.linalg.lstsq(A, lY.T)[0]
print('a=',-m)
print('b=',np.exp(-c/m))
但即使没有任何噪音,输出也是:
a= [0.18978965578339158 1.1353633705997466 2.220234483915197 3.3324502660995714]
b= [339.4090881838179 7.95073481873057 6.296592007396107 6.402567167503574]
这比我希望得到的更糟糕。
以下是加快这种情况的三种方法。 你没有提供所需的加速或准确度,甚至矢量大小,所以买家要小心。
时序:
len 1 2 3 4
1000 0.045 0.033 0.025 0.022
10000 0.290 0.097 0.029 0.023
100000 3.429 0.767 0.083 0.030
1000000 0.546 0.046
1) Original Method
2) Pre-estimate with Subset
3) M Newville [linear log-log estimate](https://stackoverflow.com/a/44975066/7311767)
4) Subset Estimate (Use Less Data)
只需运行curve_fit
两次就可以实现一个不错的加速,其中第一次使用短的数据子集来快速估算。 然后使用该估计来为整个数据集播种curve_fit
。
x, y = current_data
stride = int(max(1, len(x) / 200))
c0 = curve_fit(power_law, x[0:len(x):stride], y[0:len(y):stride])[0]
return curve_fit(power_law, x, y, p0=c0)[0]
使用M Newville提出的对数估计值也要快得多。 由于OP关注Newville提出的初始估计方法,该方法使用带有子集的curve_fit
来提供曲线中断点的估计。
x, y = current_data
stride = int(max(1, len(x) / 200))
c0 = curve_fit(power_law, x[0:len(x):stride], y[0:len(y):stride])[0]
index_max = np.where(x > c0[1])[0][0]
log_x = np.log(x[:index_max])
log_y = np.log(y[:index_max])
result = linregress(log_x, log_y)
return -result[0], np.exp(-result[1] / result[0])
return (m, c), result
最后,用于前两种方法的种子机制提供了对样本数据的非常好的估计。 当然这是样本数据,因此您的里程可能会有所不同。
stride = int(max(1, len(x) / 200))
c0 = curve_fit(power_law, x[0:len(x):stride], y[0:len(y):stride])[0]
import numpy as np
from numpy import random as rng
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy.stats import linregress
fit_data = {}
current_data = None
def data_for_fit(a, b, n):
key = a, b, n
if key not in fit_data:
rng.seed(0)
x = np.logspace(-1, 1, n)
y = np.clip((x / b) ** (-a) + 0.01 * rng.randn(n), 0.001, None)
y[x > b] = 1
fit_data[key] = x, y
return fit_data[key]
def power_law(r, a, b):
""" Power law for the shape of the normalized conditional density """
import numpy as np
return np.piecewise(
r, [r < b, r >= b], [lambda x: (x/b)**-a, lambda x: 1])
def method1():
x, y = current_data
return curve_fit(power_law, x, y)[0]
def method2():
x, y = current_data
return curve_fit(power_law, x, y, p0=method4()[0])
def method3():
x, y = current_data
c0, pcov = method4()
index_max = np.where(x > c0[1])[0][0]
log_x = np.log(x[:index_max])
log_y = np.log(y[:index_max])
result = linregress(log_x, log_y)
m, c = -result[0], np.exp(-result[1] / result[0])
return (m, c), result
def method4():
x, y = current_data
stride = int(max(1, len(x) / 200))
return curve_fit(power_law, x[0:len(x):stride], y[0:len(y):stride])
from timeit import timeit
def runit(stmt):
print("%s: %.3f %s" % (
stmt, timeit(stmt + '()', number=10,
setup='from __main__ import ' + stmt),
eval(stmt + '()')[0]
))
def runit_size(size):
print('Length: %d' % size)
if size <= 100000:
runit('method1')
runit('method2')
runit('method3')
runit('method4')
for i in (1000, 10000, 100000, 1000000):
current_data = data_for_fit(3, 3, i)
runit_size(i)
两个建议:
numpy.where
(以及可能argmin
)找到X
,在其值Y
数据变为1,或者只是略微大于1,并截断该数据到该点-有效地忽略该数据,其中Y = 1。 这可能是这样的:
index_max = numpy.where(y < 1.2)[0][0]
x = y[:index_max]
y = y[:index_max]
curve_fit
,但可以在log(Y)
vs log(Y)
上使用scipy.stats.linregress
。 对于您的实际工作,这至少会为后续拟合提供良好的起始值。 跟进此问题并尝试关注您的问题,您可以尝试以下方法:
import numpy as np
from scipy.stats import linregress
np.random.seed(0)
npts = 51
x = np.logspace(-2, 2, npts)
YTHRESH = 1.02
for i in range(5):
b = i + 1.0 + np.random.normal(scale=0.1)
a = b + np.random.random()
y = (x/b)**(-a) + np.random.normal(scale=0.0030, size=npts)
y[x>b] = 1.0
# to model exponential decay, first remove the values
# where y ~= 1 where the data is known to not decay...
imax = np.where(y < YTHRESH)[0][0]
# take log of this truncated x and y
_x = np.log(x[:imax])
_y = np.log(y[:imax])
# use linear regression on the log-log data:
out = linregress(_x, _y)
# map slope/intercept to scale, exponent
afit = -out.slope
bfit = np.exp(out.intercept/afit)
print(""" === Fit Example {i:3d}
a expected {a:4f}, got {afit:4f}
b expected {b:4f}, got {bfit:4f}
""".format(i=i+1, a=a, b=b, afit=afit, bfit=bfit))
希望这足以让你前进。
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