多维数组- Python不确定Unumpy类型错误

Question

我在使用python的不确定性包时遇到了困难。我必须用python来评估实验数据，我已经做了一段时间了，但从未遇到过以下问题:

>>>from uncertainties import ufloat
>>>from uncertainties import unumpy as unp
>>>u = ufloat(5, 1)
>>>l = unp.log(u)
>>>print(l)
1.61+/-0.2

一切似乎都很好，对吗?但奇怪的是:

>>>print(type(l))
<type 'numpy.ndarray'>

这是一个巨大的问题，因为这是我遇到它的方式:

>>>print(l.n)
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'n'

现在在我的工作中，我迫切需要线性回归的标称值和标准差。真正奇怪的是，这让我认为它实际上是一个错误的事实是，打印变量实际上像预期的那样工作，但是python"认为"它的类型是一个数组，而实际上它应该是一个ufloat。

对于一个简单的解决方法有什么想法或提示吗?你认为这是一个错误还是我错过了什么，这实际上是我的错误?

为了防止别人问我为什么要做这么简单的计算:这当然只是一个例子。在我的实际工作中，我有很多更复杂的值存储在数组中。

Edit1: https://pythonhosted.org/uncertainties/user_guide.html

Edit2:好吧，这是我实际遇到问题的代码，上面的代码只是为了说明问题。

d, t, n = loadtxt('mess_blei_gamma.txt', unpack=True)
fh = open('table_blei.txt', 'w')
nn = []
ln = []
for i in range(0, len(d)):
    nn.append(norm(n[i], t[i], n0))
    ln.append(unp.log(nn[i]))
    fh.write(tex(str(d[i])+" & "+str(t[i])+" & "+str(n[i])+" & "+str(nn[i])+" & "+str(ln[i]))) #works how it's supposed to, the table is perfectly fine
fh.close()
print(unp.nominal_values(nn)) #works fine
print(unp.nominal_values(ln)) #error

Answer 1

首先，许多unumpy对象基本上都是numpy数组:

>>>arr = unp.uarray([1, 2], [0.01, 0.002])
>>>arr
[1.0+/-0.01 2.0+/-0.002]
>>>type(arr)
<type 'numpy.ndarray'>

所以你不应该感到惊讶。
顺便说一下，ufloat是一个函数而不是类型:

>>>x = ufloat(0.20, 0.01)  # x = 0.20+/-0.01
>>>print type(x)
<class 'uncertainties.Variable'>
>>>type(ufloat)
<type 'function'>

其次，为了获得标称值，您应该使用:

unumpy.nominal_values(l)

编辑:在你编辑了你的原始信息之后，我想我明白你的问题了。您可以在for循环之外使用unumpy.log，如下所示:

>>>nn = [ ufloat(1, 2), ufloat(53, 4)]
>>>ln = unp.log(nn)
>>>ln
[0.0+/-2.0 3.970291913552122+/-0.07547169811320754]
>>>type(ln)
<type 'numpy.ndarray'>
>>>(unp.nominal_values(ln)) #now it works fine
[ 0.          3.97029191]

我也同意这种行为有点奇怪。

运行良好并达到目标的代码:

d, t, n = loadtxt('mess_blei_gamma.txt', unpack=True)
fh = open('table_blei.txt', 'w')
nn = (norm(n[i], t[i], n0) for i  range(0, len(d)))
ln = unp.log(nn)
for i in range(0, len(d)):
    fh.write(tex(str(d[i])+" & "+str(t[i])+" & "+str(n[i])+" & "+str(nn[i])+" & "+str(ln[i]))) #works how it's supposed to, the table is perfectly fine
fh.close()
print(unp.nominal_values(nn)) 
print(unp.nominal_values(ln)) 

Answer 2

(免责声明:我是不确定性包的作者。)

uncertainties.unumpy模块的数学函数用于NumPy数组，其中包含不确定的数字(与在数组上使用numpy.log相同的方式，因为math.log不意味着在数组上工作)。

在你的例子中，你想要一个简单的浮动的不确定性的日志:

>>> from uncertainties import ufloat
>>> u = ufloat(5, 1)

在uncertainties.umath模块(相当于标准math模块)中有专门的功能:

>>> from uncertainties.umath import log
>>> log_value = log(u)  # This is a UFloat, like u (and not a 1-element array)
>>> print log_value.n  # Nominal value, as expected

你所观察到的与NumPy在Python标量上使用数学函数时所做的类似:

>>> numpy.log(3)
1.0986122886681098
>>> type(_)  # Not a Python float!
<type 'numpy.float64'>