gplib 0.12.4

设置gplib

• 创建并激活virtualenv（用于python2）或 venv（Python3）

# for python3
python3 -m venv .env
# or for python2
python2 -m virtualenv .env

source .env/bin/activate

• 升级pip

python -m pip install --upgrade pip

• 安装gplib包

python -m pip install gplib

• matplotlib需要安装后端才能交互工作 （见https://matplotlib.org/faq/virtualenv_faq.html）。 最简单的解决方案是安装tk框架， 可以在上找到python tk（或python3 tk） 某些Linux发行版。

使用gplib

• 导入gplib以在python脚本中使用它。

importgplib

• 用所需的模块初始化GP。

gp=gplib.GP(mean_function=gplib.mea.Fixed(),covariance_function=gplib.cov.SquaredExponential(),likelihood_function=gplib.lik.Gaussian(),inference_method=gplib.inf.ExactGaussian())

• 绘制GP。

gplib.plot.gp_1d(gp,n_samples=10)

• 生成一些随机数据。

importnumpyasnpdata={'X':np.arange(3,8,1.0)[:,None],'Y':np.random.uniform(0,2,5)[:,None]}

• 在给定数据的情况下，得到后面的gp。

posterior_gp=gp.get_posterior(data)

• 最后画出后面的gp图。

gplib.plot.gp_1d(posterior_gp,data,n_samples=10)

• examples/目录中有更多的示例。看看他们！

开发gplib

• 使用git下载存储库

git clone https://gitlab.com/ibaidev/gplib.git
cd gplib
git config user.email 'MAIL'
git config user.name 'NAME'
git config credential.helper 'cache --timeout=300'
git config push.default simple

• 更新API文档

source ./.env/bin/activate
pip install Sphinx
cd docs/
sphinx-apidoc -f -o ./ ../gplib