设计和引导轮廓似然拟合
项目描述
cabinetry 是一个用于构建和引导分箱模板拟合的Python库。它是针对高能物理应用编写的。 cabinetry 通过与其他许多强大的库接口，使分析人员能够轻松运行他们的统计推断流程。
在 HistFactory 格式中的统计模型可以通过 cabinetry 从声明性配置中的指令构建。 cabinetry 严重依赖 pyhf 进行统计推断，并提供额外的实用程序来帮助研究和传播拟合结果。这包括常用的可视化。由于其模块化方法，分析人员可以自由地使用 cabinetry 的全部功能或仅使用其中的一部分。cabinetry 可以与任何 pyhf 兼容的模型进行推断和可视化，无论它是否是用 cabinetry 构建的。
安装
cabinetry 可以使用 pip 安装
python -m pip install cabinetry
这将仅安装 cabinetry 核心部分的最低需求。以下将安装用于 ROOT 文件读取的附加可选依赖项
python -m pip install cabinetry[contrib]
你好，世界
要运行以下示例，首先通过脚本 utils/create_ntuples.py 生成输入文件。
import cabinetry
config = cabinetry.configuration.load("config_example.yml")
# create template histograms
cabinetry.templates.build(config)
# perform histogram post-processing
cabinetry.templates.postprocess(config)
# build a workspace
ws = cabinetry.workspace.build(config)
# run a fit
model, data = cabinetry.model_utils.model_and_data(ws)
fit_results = cabinetry.fit.fit(model, data)
# visualize the post-fit model prediction and data
prediction_postfit = cabinetry.model_utils.prediction(model, fit_results=fit_results)
cabinetry.visualize.data_mc(prediction_postfit, data, config=config)
以上是 example.py 中包含的示例的缩略版，展示了如何使用 cabinetry。它需要使用 pip install cabinetry[contrib] 获取的额外依赖项。
文档
在 文档 和 cabinetry-tutorials 存储库中的教程材料中查找更多信息。cabinetry 还在提交给 vCHEP 2021 的论文中有描述：10.5281/zenodo.4627037。
致谢
本工作得到美国国家科学基金会（NSF）合作协议 OAC-1836650 (IRIS-HEP) 的支持。
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| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | a111fb3eb0a979555d39fda28ecc358ace6a4a052d31c52df9880d060c9a722c |
|
| MD5 | 62d45fe6c25e6749052c0c8cab9b82b4 |
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| BLAKE2b-256 | f3a3f2932aed22f1cd94a50ea6d3a7633c2ea4d1e023ce3f81830e8e02e4f4e6 |
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| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | d46eed76143e62e801b7245b96bdd6b89f775510491451bfd513a0d3db91e783 |
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| BLAKE2b-256 | 27eeb347e8a8a174688296ecd6a400a364134738d14779334bc82429debfdfe9 |