`__call__` 메서드를 벡터화하는 방법

Question

다음은 quant-econ 튜토리얼입니다. 나는 벡터화 된 numpy 메서드를 사용하여 Empirical Cumulative Probability Funcion을 구현하기로되어있는 곳에서 운동을 시도하고있다. 여기

이 문제에 대한 올바른 솔루션입니다 :

class ecdf: 

    def __init__(self, observations): 
     self.observations = np.asarray(observations) 

    def __call__(self, x): 
     return np.mean(self.observations <= x) 

    def plot(self, a=None, b=None): 

     # === choose reasonable interval if [a, b] not specified === # 
     if not a: 
      a = self.observations.min() - self.observations.std() 
     if not b: 
      b = self.observations.max() + self.observations.std() 

     # === generate plot === # 
     x_vals = np.linspace(a, b, num=100) 
     f = np.vectorize(self.__call__) 
     plt.plot(x_vals, f(x_vals)) 
     plt.show() 

그러나 나는 그것을 이런 식으로 할을 시도 오전 : 그래서

class ecdf(object): 

    def __init__(self, observations): 
     self.observations = np.asarray(observations) 
     self.__call__ = np.vectorize(self.__call__) 

    def __call__(self, x): 
     return np.mean(self.observations <= x) 

을 __call__ 방법은 벡터화 및 인스턴스는 할 수있다 배열로 호출하면 해당 배열에 대한 누적 확률의 배열이 반환됩니다. 그러나, 나는이 같은 그것을 시도 :

이

Traceback (most recent call last): 

    File "<ipython-input-34-6a77f18aa54e>", line 1, in <module> 
    p([0.2, 0.3]) 

    File "D:/Users/y_arabaci-ug/Desktop/quant-econ/programs/numpy_exercises.py", line 50, in __call__ 
    return np.mean(self.observations <= x) 

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (500) (2) 

내 질문은, 어떻게 저자가 self.__call__를 벡터화 할 수 와서 내 방법이 오류를 제공하면서, 작동합니다

p = ecdf(uniform(0,1,500)) 
p([0.2, 0.3]) 

는이 오류는 무엇입니까?

Answer 1

__call__은 인스턴스가 아닌 ecdf 클래스의 속성이어야하기 때문에 그렇게 할 수 없습니다. 솔루션은 어떻게 든 일을 할 수있는 경우

class ecdf(object): 

    def __init__(self, observations): 
     self.observations = np.asarray(observations) 
     self._v_calc = np.vectorize(self._calc) 

    def _calc(self, x): 
     return np.mean(self.observations <= x) 

    def __call__(self, x): 
     return self._v_calc(x)