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python怎么做灵敏度分析

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在Python中进行灵敏度分析，可以使用SALib库，它是一个专门用于此目的的开源库。以下是使用SALib进行灵敏度分析的基本步骤：

导入库

 from SALib.sample import saltelli from SALib.analyze import sobol from SALib.test_functions import Ishigami import numpy as np

定义模型输入

 定义模型输入参数及其范围 problem = { 'num_vars': 3, 输入参数的数量 'names': ['x', 'y', 'z'], 参数名称 'bounds': [ [-5, 5], 参数x的范围 [-5, 5], 参数y的范围 [-5, 5] 参数z的范围 ] }

运行采样函数

 生成模型输入的样本 samples = saltelli.sample（problem['num_vars'], problem['bounds'], num_samples=1000）

评估模型

 使用生成的输入评估模型，这里需要定义一个函数来计算模型输出 def model_function（x, y, z）: 这里应该包含你的模型计算逻辑 return x2 + y2 + z2 示例函数  保存模型输出 outputs = np.array（[model_function（x, y, z） for x, y, z in samples]）

运行分析函数

 基于模型输出计算敏感性指数 sensitivity_indices = sobol.analyze（problem, outputs）

输出结果

 输出敏感性分析结果 print（sensitivity_indices）

以上步骤展示了如何使用SALib进行灵敏度分析的基本流程。根据你的具体需求，你可以选择不同的采样和分析方法，如Sobol、Morris或FAST等。

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