scipy.stats.qmc.

scale#

scipy.stats.qmc.scale(sample, l_bounds, u_bounds, *, reverse=False)[source]#

將樣本從單位超立方體縮放到不同邊界。

要將樣本從 \([0, 1)\) 轉換到 \([a, b), b>a\)，其中 \(a\) 是下界，\(b\) 是上界。使用以下轉換

\[(b - a) \cdot \text{sample} + a\]

參數:

samplearray_like (n, d): 要縮放的樣本。
l_bounds, u_boundsarray_like (d,): 轉換後資料的下界和上界（分別為 \(a\), \(b\)）。如果 reverse 為 True，則為要轉換到單位超立方體的原始資料範圍。
reversebool, optional: 反轉從不同邊界到單位超立方體的轉換。預設值為 False。

返回:

samplearray_like (n, d): 已縮放的樣本。

範例

將單位超立方體中的 3 個樣本轉換到邊界

>>> from scipy.stats import qmc
>>> l_bounds = [-2, 0]
>>> u_bounds = [6, 5]
>>> sample = [[0.5 , 0.75],
...           [0.5 , 0.5],
...           [0.75, 0.25]]
>>> sample_scaled = qmc.scale(sample, l_bounds, u_bounds)
>>> sample_scaled
array([[2.  , 3.75],
       [2.  , 2.5 ],
       [4.  , 1.25]])

並轉換回單位超立方體

>>> sample_ = qmc.scale(sample_scaled, l_bounds, u_bounds, reverse=True)
>>> sample_
array([[0.5 , 0.75],
       [0.5 , 0.5 ],
       [0.75, 0.25]])