scipy truncnorm 以数组向量作为 a 和 b 的参数

Question

所以我需要使用 Python 中的 truncnorm 函数来评估下限为零的截断正态分布中值的可能性。

由于truncnorm 适用于标准正态分布，如果您使用自己的mu 和sigma 参数，则必须重新参数化a 和b。 a 和 b 写成 (myclip - mu) / sigma

我需要在mu 和sigma 的不同参数化下一次评估多个值，这意味着我必须将数组作为a 和b 的参数。但是，每次我这样做时都会收到一条错误消息。一些简化的示例代码如下：

import numpy as np
from scipy.stats import truncnorm
v = np.array([5, 4])
mus = np.ones(2)
sigmas = np.ones(2)
a = (0 - mus) / sigmas
b = np.ones(2) * np.inf

like = truncnorm.pdf(vals, a, b, mus, sigmas)

我收到此错误消息：

cond0 = self._argcheck(*args) & (scale > 0)
File "/Users/adamosth/anaconda/lib/python2.7/sitepackages/scipy/stats/_continuous_distns.py", line 3818, in _argcheck
if self.a > 0:
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

如果a 作为单个值输入，我没有问题，但这并不是我真正想要的。

Answer 1

在将 scipy v0.13 更新到 v0.14 后，我遇到了同样的问题。它仍然无法在 v0.15（我现在已经安装）中工作。所以我可以确认你的错误。

目前，我使用一种解决方法，逐个循环遍历所有值，这当然非常慢，而且不是真正的长期解决方案。我希望有人有更好的建议。