在PyMC3模型中使用Numpy功能

问题描述

我正在尝试使用PyMC3建立一个简单的模型。该模型应从10个离散的均匀分布中提取10个样本。然后，应使用那10个样本来计算每个连续样本之间的差，取绝对值并计算平均值。然后，将差异的平均值用作sigma=1的正态分布的平均值。

如果我想生成数据，这就是代码的样子：

digits = np.random.randint(0,9,size=10)
digits_diff = np.abs(np.diff(digits))
digits_diff_mean = digits_diff.mean()

或更简洁（生成100,000个样本）：

obs = [np.abs(np.diff(np.random.randint(0,size=10))).mean() for i in range(100000)]

但是，当我尝试使用PyMC3对此建模时，出现了一个Numpy错误：

ValueError: diff requires input that is at least one dimensional

这是我尝试建模的方式：

import pymc3 as pm


with pm.Model() as model:
    
    digits = pm.distributions.discrete.discreteUniform("digits",shape=(10,1))
    mean_diff = pm.Deterministic("mean_diff",np.abs(np.diff(digits)).mean())
    
    observation = pm.distributions.continuous.normal("obs",mean_diff,1,observed=obs)
    trace = pm.sample()

我的猜测是在模型中使用NumPy函数有问题，但我不明白为什么以及是否有任何解决方法。

解决方法

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