Я создал класс, который представляет собой статистическое моделирование. Одним из аспектов этого является распределение p-значений, и класс содержит методы, характеризующие это распределение:
class Simulation:
...
def pdf_p(self, p):
...
def cdf_p(self, p):
...
def ppf_p(self, P):
...
def rvs_p(self, size):
...
Теперь я хотел бы представить этот дистрибутив также как объект дистрибутива в стиле scipy.stats. Для этого метод __init__ моего класса содержит оператор
self.p = PValueDist(self.pdf_p, self.cdf_p, self.ppf_p, self.rvs_p)
где класс PValueDist определяется как
from scipy.stats import rv_continuous
class PValueDist (rv_continuous):
def __init__(self, pdf, cdf, ppf, rvs):
self._pdf = pdf
self._cdf = cdf
self._ppf = ppf
self._rvs = rvs
super().__init__(self)
Кажется, это работает, но мне интересно, является ли это правильным или каноническим способом сделать это?
Конечно, я мог бы также сделать Simulation подклассом rv_continuous и переименовать свои методы. Однако симуляция включает в себя несколько разных распределений, и отождествление симуляции с одним из них не кажется семантически правильным.
[a, b], где, скажем,pdf(x)принимаетx\in [a, b]. Если это[0, 1], то вы хотитеsuper().__init__(self, a=0, b=1)и определите_argcheck19.01.2021_argcheckне применяется. 21.01.2021a=0, b=1. 21.01.2021rv_frozen? 21.01.2021