CompoundModel

class astropy.modeling.CompoundModel(op, left, right, name=None, inverse=None)

ベースクラス: astropy.modeling.core.Model

複合モデルの基底類。

そのまま用いることは可能であるが，推奨する組合せモデルの方式はモデル演算子によるものである.

属性要約

eqcons \	変数等しい制約リスト.
fittable \	複合モデルに適切な属性を設定する.
has_user_bounding_box \	ユーザが指定されたモデルに割り当てることによってカスタム境界ボックスを指定したか否かを示すフラグ model.bounding_box それがそうです。
ineqcons \	パラメータ不等式制約リスト.
input_units \	この属性は、Evaluateメソッドがどの単位または単位セットを必要とするかを示し、入力を単位にマッピングする(または)ことを返すために使用される None 任意の単位が受け入れられていれば).
input_units_allow_dimensionless \	無次元入力(および対応する出力)を可能にする。
input_units_equivalencies \
input_units_strict \	評価する入力には厳しい単位を実施する.
isleaf \
n_inputs \	モデルの入力数。
n_outputs \	モデルの出力数。
n_submodels \	単一のモデルに戻るコンポーネント数は，明らかに1である.
param_names \	パラメータ名の順序リスト。
return_units \	この属性は、EVALUATEの出力がどの単位または単位セットを使用すべきかを示し、出力を単位にマッピングする(または)ことを返すために使用される None 任意の単位が受け入れられていれば).
submodel_names \	属性にサブモデルの名前を返す. CompoundModel それがそうです。

方法要約

__call__ \(*args, * *kw)	このモデルは，与えられた入力とインスタンス化モデルを用いて指定されたパラメータ値を用いて評価される.
both_inverses_exist \()	この複合モデルの2人のメンバが反転していればTrueを返す.
evaluate \(*args, * *kw)	いくつかの入力変数でモデルを評価する.
inputs_map \()	このExpressionTreeの入力名をリーフモデルの入力にマッピングする.
outputs_map \()	このExpressionTreeの出力名をリーフモデルの出力にマッピングする.
rename \(名前)	このモデルクラスのコピーは、新しい名前InputまたはOutputを使用して作成されます。
render \([out, coords] )	固定位置評価モデルでは，考慮 bounding_box それがそうです。
replace_submodel \(名前，モデル)	新しいものを構築する CompoundModel 事例は，命名されたサブモデルを新しいモデルで置き換える.
traverse_postorder \([include_operator] )	CompoundModel木の後順序トラバース.

属性文書

eqcons

fittable

複合モデルに適切な属性を設定する.

has_user_bounding_box

ユーザが指定されたモデルに割り当てることによってカスタム境界ボックスを指定したか否かを示すフラグ model.bounding_box それがそうです。

ineqcons

input_units

input_units_allow_dimensionless

input_units_equivalencies

input_units_strict

isleaf

n_inputs

入力の数。

n_outputs

出力の数。

n_submodels

param_names

このタイプモデルのパラメータ名を記述する.

このタプル内のパラメータの順序は、特定のタイプのモデルを初期化する際に入力されるべき順序と同じである。いくつかのタイプのモデル(例えば、多項式モデル)は、次数のようなモデルのいくつかの他の属性に依存する異なる数のパラメータを有する。

モデルクラスを定義する際には，その属性の値は Parameter クラス主体で定義された属性.

return_units

submodel_names

属性にサブモデルの名前を返す. CompoundModel それがそうです。

方法文書

__call__(*args, **kw)

このモデルは，与えられた入力とインスタンス化モデルを用いて指定されたパラメータ値を用いて評価される.

both_inverses_exist()

この複合モデルの2人のメンバが反転していればTrueを返す.

evaluate(*args, **kw)

いくつかの入力変数でモデルを評価する.

inputs_map()

このExpressionTreeの入力名をリーフモデルの入力にマッピングする.

outputs_map()

このExpressionTreeの出力名をリーフモデルの出力にマッピングする.

rename(name)

このモデルクラスのコピーは、新しい名前InputまたはOutputを使用して作成されます。

技術的には，新しいクラスは元のクラスのサブクラスであるため，事例やタイプ検査は依然として有効である.例えば：

>>> from astropy.modeling.models import Rotation2D
>>> SkyRotation = Rotation2D.rename('SkyRotation')
>>> SkyRotation
<class 'astropy.modeling.core.SkyRotation'>
Name: SkyRotation (Rotation2D)
N_inputs: 2
N_outputs: 2
Fittable parameters: ('angle',)
>>> issubclass(SkyRotation, Rotation2D)
True
>>> r = SkyRotation(90)
>>> isinstance(r, Rotation2D)
True

render(out=None, coords=None)

固定位置評価モデルでは，考慮 bounding_box それがそうです。

直接計算モデルとの重要な違いは、この方法が境界ブロックに限定されることである(場合 Model.bounding_box 属性は設定されています。

パラメータ

out ： numpy.ndarray オプションです。Numpy.ndarray、オプション

評価したモデルは配列に加える.もしこれが与えられていなければ None )を作成し、新しい配列を作成します。

coords同様のアレイはオプションです

モデルの入力座標を out 配列していますこのような属性を持つべきです self(coords) 生成された形状と out それがそうです。もし…。 out 指定されていない。 coords 返された配列の形状を決定するために用いられる.このオプションが提供されていない(またはなし)場合、モデルは、決定された格ネットワーク上で評価される Model.bounding_box それがそうです。

返品

out ： numpy.ndarraynumpy.ndarray

The model added to out if out is not None, or else a new array from evaluating the model over coords. If out and coords are both None, the returned array is limited to the Model.bounding_box limits. If Model.bounding_box is None, arr or coords must be passed.

賃上げをする

ValueError

もし coords 与えられていません Model.bounding_box このモデルは設置されていません。

実例.

境界枠付き効率的なモデルレンダリング

replace_submodel(name, model)

新しいものを構築する CompoundModel 事例は，命名されたサブモデルを新しいモデルで置き換える.

保持/再構成反転と名前を確保するためには，置き換えられたノードからCompoundModelから基底ノードまで再構築する必要がある.オリジナルのCompoundModelはそのままである.

パラメータ

name応力.応力

置き換えるサブモデルの名前

型番 ： Model模型

置換モデル

traverse_postorder(include_operator=False)

CompoundModel木の後順序トラバース.