Оптимизировать для cumprod () с двумя переменными - PullRequest
Новая
       5

Оптимизировать для cumprod () с двумя переменными

0 голосов
/ 10 декабря 2018

Я пытаюсь оптимизировать функцию двух переменных.Проблема в том, что у моей функции есть пандасный фрейм данных 'df_main' с 3 столбцами в виде param_1, param_2, и он возвращается таким образом, что я хотел бы максимизировать вывод ниже определения, 

def func(p1, p2):
    return df_main[(df_main['param_1'] >= p1) & (df_main['param_2'] >= p2)]['returns'].add(1).cumprod().iloc[-1]

Определение возвращает совокупный продуктстолбца возвратов после применения фильтра к столбцам param_1 и param_2

enter image description here

Я пытался что-то вроде следующего, 

import scipy.optimize as spo
spo.brute(func, ((0, 1, 0.1), (0, 1, 0.1)), finish=None)

вызвал, 

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-322-4fb6b5111a14> in <module>
----> 1 spo.brute(func, ((0,1,0.1), (0,1,0.1)), finish=None)

e:\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\optimize.py in brute(func, ranges, args, Ns, full_output, finish, disp)
   2829     if (N == 1):
   2830         grid = (grid,)
-> 2831     Jout = vecfunc(*grid)
   2832     Nshape = shape(Jout)
   2833     indx = argmin(Jout.ravel(), axis=-1)

e:\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py in __call__(self, *args, **kwargs)
   1970             vargs.extend([kwargs[_n] for _n in names])
   1971 
-> 1972         return self._vectorize_call(func=func, args=vargs)
   1973 
   1974     def _get_ufunc_and_otypes(self, func, args):

e:\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py in _vectorize_call(self, func, args)
   2040             res = func()
   2041         else:
-> 2042             ufunc, otypes = self._get_ufunc_and_otypes(func=func, args=args)
   2043 
   2044             # Convert args to object arrays first

e:\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py in _get_ufunc_and_otypes(self, func, args)
   2000 
   2001             inputs = [arg.flat[0] for arg in args]
-> 2002             outputs = func(*inputs)
   2003 
   2004             # Performance note: profiling indicates that -- for simple

e:\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\optimize.py in _scalarfunc(*params)
   2823     def _scalarfunc(*params):
   2824         params = asarray(params).flatten()
-> 2825         return func(params, *args)
   2826 
   2827     vecfunc = vectorize(_scalarfunc)

TypeError: func() missing 1 required positional argument: 'p2'

Как перебор двух параметров при применении их в качестве фильтров к фрейму данных с помощью cumprod ()? Приложение на массиве из 3 столбцов вместо самого фрейма данных.тоже должно хватить.

1 Ответ

0 голосов
/ 11 декабря 2018

scipy.optimize.brute, вероятно, предоставляет параметры в виде массива (в форме np.array ([p1, p2])) для вашей функции.Так что, если вы измените свою функцию, чтобы приспособиться к этому, это работает?Например, 

def func(p_arr):
    p1, p2 = p_arr
    return df_main[(df_main['param_1'] >= p1) & (df_main['param_2'] >= p2)]['returns'].add(1).cumprod().iloc[-1]
...