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这是我要运行的未循环脚本的要点:https://gist.github.com/1390355
真正重要的一点是 model_solve 函数的结尾:
def model_solve(t):
# lots of variables set
params = np.zeroes((n_steps,n_params)
params[:,0] = beta
params[:,1] = gamma
timer = np.arange(n_steps).reshape(n_steps,1)
SIR = spi.odeint(eq_system, startPop, t_interval)
output = np.hstack((timer,SIR,params))
return output
返回 ODE 积分位 (spi.odeint) 的结果以及一个简单的“我们在什么时间步？”计时器和两个随机变量的值的两列本质上以 4950 行和 7 列 NumPy 数组的形式重复了很多很多次。
然而，目标是对具有随机值的两个参数(beta 和 gamma)运行蒙特卡罗分析。本质上，我想制作一个循环的函数，有点像这样:
def loop_function(runs):
for i in range(runs):
model_solve(100)
# output of those model_solves collected here
# return collected output
然后将收集到的输出写入文件。通常，我只是让每个 model_solve 函数将其结果写入一个文件，但是这段代码将在 PiCloud 或其他平台上运行，在这些平台上我不一定能够在结果返回到本地机器。相反，我试图返回一个巨大的 NumPy 数组，该数组包含 runs*7 列和 4950 行 - 然后可以将其写入本地计算机上的文件。
关于如何处理这个问题的任何线索？
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