回答情况：
提问时间：
问题标签：
1回答
亲爱的pyhf创建者和贡献者，首先让我感谢您抽出时间来进行这个项目，它已经对我检查简单的分析和结论非常有用。第二部分，在提供了任何讨厌参数的pyhf模型中，对于使用现有pyhf模式产生计算的人来说，最直接的方法是什么？pyhf.infer.hypotest测试统计数据(如“经验测试统计”hepdata_like示例中所示)是否能够处理所有pyhf模式修饰符和完整的模
浏览 3提问于2020-12-18得票数 1
回答已采纳
我想使用pyhf获得我的分析的预期限制。这个分析的前一次迭代使用了可变的bin宽度直方图，我想知道pyhf是否可以正确地处理这个问题。我天真地假设，如果HistFactory不支持变量绑定，那么pyhf也不会支持。然而，pyhf似乎没有以任何方式使用bin边缘(至少，它们根本不会传递给pyhf )。我在pyhf文档中找不到任何关于不要使用可变入库输入的内容，也没有在pyhf GitHub问题中找到任何内容，也没有在Stack Overflow上找到此处标记的内容。
浏览 11提问于2021-02-12得票数 0
(这是我们( pyhf团队)最近遇到的一个问题，我们认为这个问题很好，值得分享。所以我们在这里发布了一个修改过的版本。(example) $ python -m pip install --upgrade pip setuptools wheelpyhftyped-ast 1.4.1 zipp 2.1.0# example.py
i
浏览 4修改于2020-02-06得票数 1
回答已采纳
我试图了解更多关于pyhf的知识，我对目标的理解可能是有限的。我很想把我的HEP数据放在根之外，但我可能会把期望强加在pyhf上，而这并不是作者所期望的。import pyhfimport matplotlib.pyplot as plt
# uncertainties
print("Defining the PDF.....
浏览 4修改于2020-10-26得票数 1
回答已采纳
我试图构建一个非常小的pyhf例子:两个高斯人，一个信号和一个背景，但我无法让它工作。我的python代码是：import osworkspace = pyhf.Workspace(spec)
pdf = workspace.model(measurement_name='
浏览 1提问于2020-03-03得票数 3
回答已采纳
您好，pyhf用户和开发人员！ 我有一个来自previous question的问题，所以我将从其中一个响应中提供的anwser.py代码开始，然后进行一个小的修改。import pyhfimport matplotlib.pylab as plt
)
np.random.see
浏览 21提问于2020-10-26得票数 1
我正在尝试使用+pyhf*获取n_observed==0和n_background==0事件的上限，在这种情况下，我希望获得2.3 (表39.3PDF pdg-statistics ) 我试图用1个bin
浏览 7修改于2020-12-21得票数 1
回答已采纳
在pyhf文档中，您提到了推断统计不确定性的方法是使用带有"type"："staterror“和data field=0.1的修饰符。
浏览 2修改于2020-08-05得票数 2
回答已采纳
我试图在HTCondor上的一个循环中提交并行作业，下面是python脚本的一个简单示例-results = [pyhf.infer.hypotest
浏览 13提问于2022-03-20得票数 1
1回答
在文档中的某个地方找到了这段代码 bestfit_pars = pyhf.infer.mle.fit(data, m, init_pars, par_bounds)
bestfit_cts = m.expected_data
浏览 20提问于2020-08-07得票数 1
回答已采纳
dask==2.5.2=py_0 - defaults/noarch::jupyterlab==1.2.6=pyhf63ae98
浏览 4修改于2021-03-09得票数 0
回答已采纳
inconsistency:
- defaults/noarch::jupyterlab==1.2.6=pyhf63ae98carefully
- defaults/noarch::jupyterlab==1.2.6=pyhf63ae98
浏览 9提问于2021-01-15得票数 1
jupyter_core 4.6.1 py37_0
jupyterlab 1.2.3 pyhf63ae98
浏览 1修改于2020-03-20得票数 1
jupyter_core 4.6.1 py38_0
jupyterlab 1.2.6 pyhf63ae98
浏览 0提问于2020-03-31得票数 1
回答已采纳
jupyter_core 4.6.1 py37_0
jupyterlab 1.2.6 pyhf63ae98
浏览 91提问于2020-05-14得票数 2
jupyter_core 4.5.0 py_0
jupyterlab 1.1.4 pyhf63ae98
浏览 3修改于2020-08-15得票数 11
回答已采纳
jupyter_core 4.5.0 py_0
jupyterlab 1.1.4 pyhf63ae98
浏览 15修改于2019-10-31得票数 3
jupyter_core 4.6.1 py37_0
jupyterlab 1.1.4 pyhf63ae98
浏览 0修改于2019-11-28得票数 1
jupyter_core 4.5.0 py_0
jupyterlab 1.1.4 pyhf63ae98
浏览 0修改于2019-11-08得票数 4
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号