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python - 使用元组、数组、字典或列表从头开始估计未知参数

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 15:25:46 26 4
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我需要通过从头开始编写估计程序来进行参数估计,而不是使用现成的例程。例如,我们大多数时候需要通过写出具体的目标函数来优化参数。对于未知参数,通常以向量的形式出现,如 BETA=[beta1,beta2....beta_n] 。当我估计 R 中的参数时,我并不真正关心数据结构。对于Python,我知道元组是不可变的,并且我见过人们使用元组作为参数向量,但是参数估计的常见做法是什么? 特别是对于参数估计有什么大的区别吗(元组似乎更快一点?)?

最佳答案

您是否考虑过使用 dictionary ?您可以将您的估计作为键:值对,例如:

beta_dict={beta_1:value_of_beta_1, beta_2:value_of_beta_2, etc...}

然后您可以通过键访问值:

beta_dict[beta_n] # returns value_of_beta_n

如果您从循环中获取估计值,您可以将它们存储为键:值对,如下所示:

for i in range(length(BETA)): # length(BETA) returns the amount of elements in BETA list
tmp_key="beta_{}".format(i)
beta_dict[tmp_key]=BETA[i] # stores the key(tmp_key):value(BETA[i]) pair

关于python - 使用元组、数组、字典或列表从头开始估计未知参数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43161307/

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