使用主持人对概率分布函数进行采样？
use emcee to sample probability distribution functions?
我有两个数组 (pdf_#)，每个数组包含一个参数 (val_#) 的概率。我如何从这些分布中采样以创建联合后验分布（即像 corner plot here 中那样）？对于主持人来说，我似乎只能传递要从中采样的函数，而不是数组。
这是我的资料：
pdf_1 = [.1, .1, .25, .3, .15]
pdf_2 = [.25, .3, .2, .1, .4]
val_1 = [2, 3, 4, 5, 6]
val_2 = [1, 2, 3 ,4 ,5]
（实际上 pdf 的采样更精细，总和为 1）
我想在 pdf 之后生成 N 个样本（x，y 来自 val_1，val_2）。
你想使用 mcmc 有什么原因吗？
numpy.random.choice(a=val_1, size=N, p=pdf_1)
将从 a 中选择一个具有相关概率 p 的值。对于一个 calladd 中的 N 个样本，设置 size 属性。这还不够吗？
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.choice.html#numpy.random.choice
啊，如果你有分布并且想像你的 link 那样生成情节，我会使用 matplotlib.pyplot.hist(array)
我有两个数组 (pdf_#)，每个数组包含一个参数 (val_#) 的概率。我如何从这些分布中采样以创建联合后验分布（即像 corner plot here 中那样）？对于主持人来说，我似乎只能传递要从中采样的函数，而不是数组。
这是我的资料：
pdf_1 = [.1, .1, .25, .3, .15]
pdf_2 = [.25, .3, .2, .1, .4]
val_1 = [2, 3, 4, 5, 6]
val_2 = [1, 2, 3 ,4 ,5]
（实际上 pdf 的采样更精细，总和为 1）
我想在 pdf 之后生成 N 个样本（x，y 来自 val_1，val_2）。
你想使用 mcmc 有什么原因吗？
numpy.random.choice(a=val_1, size=N, p=pdf_1)
将从 a 中选择一个具有相关概率 p 的值。对于一个 calladd 中的 N 个样本，设置 size 属性。这还不够吗？
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.choice.html#numpy.random.choice
啊，如果你有分布并且想像你的 link 那样生成情节，我会使用 matplotlib.pyplot.hist(array)