Numpy、OOP和callables

我正在用metropolis和barkes alphas实现一个用于数值积分的马尔可夫链Montecarlo。我创建了一个名为

mcmccintegrator（）

的类。我已经加载了一些属性，其中一个是我们试图集成的函数（lambda）的pdf，名为

g

import numpy as np
import scipy.stats as st


class MCMCIntegrator:

    def __init__(self):

        self.g = lambda x: st.gamma.pdf(x, 0, 1, scale=1 / 1.23452676)*np.abs(np.cos(1.123454156))
        self.size = 10000
        self.std = 0.6
        self.real_int = 0.06496359

这个类中还有其他方法，

size

是类必须生成的样本的大小，

std

是正常内核的标准偏差，几秒钟后您就会看到。

real\u int

是我们积分的函数的1到2之间的积分值。我用R脚本生成了它。现在，我们来谈谈这个问题

 def _chain(self, method=None):

        """
            Markov chain heat-up with burn-in

        :param method: Metrpolis or barker alpha
        :return: np.array containing the sample
        """
        old = 0
        sample = np.zeros(int(self.size * 1.5))
        i = 0

        if method:
            def alpha(a, b): return min(1, self.g(b) / self.g(a))

        else:
            def alpha(a, b): return self.g(b) / (self.g(a) + self.g(b))

        while i != len(sample):
            if new < 0:
                new = st.norm(loc=old, scale=self.std).rvs()
            alpha = alpha(old, new)
            u = st.uniform.rvs()

            if alpha > u:
                sample[i] = new
                old = new
                i += 1

        return np.array(sample)

---

alpha返回一个nnumpy.float，但我不知道它为什么说它不可调用。

根据代码“早期”部分中的某些条件定义一个名为

alpha

的方法：

if method:
    def alpha(a, b): return min(1, self.g(b) / self.g(a))

else:
    def alpha(a, b): return self.g(b) / (self.g(a) + self.g(b))

然后在

while

循环（代码的“稍后”部分）中，将此函数的返回值指定给名为

alpha

的变量

由于这两个对象的名称相同，并且变量已在代码中稍后声明，在创建该变量后，函数未在任何地方重新声明，因此该变量将替换命名空间中的函数，现在您不能再调用

alpha

，因为它已不再是函数

---

如果它不是程序逻辑的障碍（似乎不是），那么将变量重命名为其他好的名称就可以了。

可调用函数类似于函数或方法，可以使用

foo（…）

语法。你认为

alpha

应该是什么，你打算用这个表达式做什么？你

alpha

被重新赋值，结果是调用函数....@juanpa.arrivillaga，我把变量名改成了

al

，我也考虑过这个问题，但我不知道为什么它不起作用

if method:
    def alpha(a, b): return min(1, self.g(b) / self.g(a))

else:
    def alpha(a, b): return self.g(b) / (self.g(a) + self.g(b))