Python Zamanı Hatası T-Testi

Question

çalıştıran benim C++ kodu "t-testi" hesaplamak için bir piton işlevini arıyorum. aşağıdaki gibi

#include <iostream> 
#include "Python.h" 
#include "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy/arrayobject.h" 

#define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION 

int main(int argc, char** argv) 
{ 
    Py_Initialize(); 

    PyRun_SimpleString("import sys"); 
    PyRun_SimpleString("sys.path.append(\"PATH_TO_MOD\")"); 
    PyObject *pName = PyString_FromString("tmpPyth"); 
    PyObject *pModule = PyImport_Import(pName); 


    double arr[] ={9.74219, 10.2226, 8.7469, 8.69791, 9.96442, 9.96472, 9.37913, 9.75004}; 
    double arr1[] ={9.74219, 10.2226, 8.7469, 8.69791, 9.96442, 9.96472, 9.37913, 9.75004}; 

    PyObject *lst = PyList_New(8); 
    PyObject *lst1 = PyList_New(8); 
    // if (!lst) 
    //  return NULL; 
    for (int i = 0; i < 8; i++) { 
     PyObject *num = PyFloat_FromDouble(arr[i]); 
     PyObject *num1 = PyFloat_FromDouble(arr1[i]); 
     PyList_SET_ITEM(lst, i, num); 
     PyList_SET_ITEM(lst1, i, num1); 
    } 

    PyObject *pArgs = PyTuple_New(2); 
    PyTuple_SetItem(pArgs, 0, lst); 
    PyTuple_SetItem(pArgs, 1, lst1); 

    if (pModule != NULL) { 
     PyObject *pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "blah"); 

     if(pFunc != NULL){ 
      PyObject_CallObject(pFunc, pArgs); 
     } 
    } 
    else 
     std::cout << "Module path provided may be wrong. Module not found.\n\n"; 
    return 0; 
} 

Ve piton modülü tanımlanır: şu şekildedir: işlev çağrısı yapıldığında

import numpy 
import scipy 
import matplotlib 

from scipy import stats 
def blah(baseline, follow_up): 
    paired_sample = stats.ttest_rel(baseline , follow_up) 
    print "The t-statistic is %.3f and the p-value is %.3f." % paired_sample 

Şimdi ben bu çalıştırmayı denediğinizde aşağıdaki çalışma zamanı özel olsun:

/usr/local/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/scipy/stats/stats.py:3458: RuntimeWarning: invalid value encountered in divide 
    t = np.divide(dm, denom) 

Ama açıkça bir liste tanımlamak ve "t-testi" fonksiyonunu denemek ve yürütmek eğer sadece iyi çalışır. aşağıdaki gibi çalışan fonksiyon tanımı: Ben piton komut dosyasına geçirilen listeleri tanımlanmasında bazı hata yapma olduğumu varsayıyorum ama ne çözemiyorum

import numpy 
import scipy 
import matplotlib 

from scipy import stats 

    def blah(): 
     baseline = [9.74219, 10.2226, 8.7469, 8.69791, 9.96442, 9.96472, 9.37913, 9.75004] 
     follow_up = [9.94227,9.46763,8.53081,9.43679,9.97695,10.4285,10.159,8.86134] 
     paired_sample = stats.ttest_rel(baseline , follow_up) 
     print "The t-statistic is %.3f and the p-value is %.3f." % paired_sample 

. Herhangi bir yardım takdir edilecektir. daki c

Answer 1

arr1 ++ kod sıfıra dolayısıyla bölme, arr özdeştir. senin piton kodunda baseline ve follow_up farklı olduğu için bir hata alamadım.

Daha büyük diziler için bunları python listeleri aracılığıyla sıralamak istemezsiniz, bunun yerine dizileri doğrudan python'a gönderin.

-- pyfromc.cc -- 
#include <iostream> 
#include <Python.h> 

int main(int argc, char** argv) 
{ 
    Py_Initialize(); 

    PyRun_SimpleString("import sys; sys.path.append('.')"); 
    // PyRun_SimpleString("print '\\n'.join(sys.path)"); 
    PyObject *pName = PyString_FromString("ttest"); 
    PyObject *pModule = PyImport_Import(pName); 

    double arr[] ={9.74219, 10.2226, 8.7469, 8.69791, 9.96442, 9.96472, 9.37913, 9.75004}; 
    double arr1[] ={9.94227,9.46763,8.53081,9.43679,9.97695,10.4285,10.159,8.86134}; 

    PyObject *pArgs = PyTuple_New(3); 
    PyTuple_SetItem(pArgs, 0, PyLong_FromLong(8)); 
    PyTuple_SetItem(pArgs, 1, PyLong_FromVoidPtr(arr)); 
    PyTuple_SetItem(pArgs, 2, PyLong_FromVoidPtr(arr1)); 

    if (pModule != NULL) { 
     PyObject *pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "blahptr"); 

     if(pFunc != NULL){ 
      PyObject_CallObject(pFunc, pArgs); 
     } 
    } 
    else 
     std::cout << "Module path provided may be wrong. Module not found.\n\n"; 
    return 0; 
} 

ve piton tarafında

:

:

derlemek ve Mac OS XI kod çalıştırmak için

-- ttest.py -- 
from ctypes import POINTER, c_double, cast 
c_double_p = POINTER(c_double) 

import numpy as np 
from scipy import stats 

def blahptr(n, baseline_ptr, follow_up_ptr): 
    baseline = np.ctypeslib.as_array(cast(baseline_ptr, c_double_p), shape=(n,)) 
    follow_up = np.ctypeslib.as_array(cast(follow_up_ptr, c_double_p), shape=(n,)) 
    return blah(baseline, follow_up) 

def blah(baseline, follow_up): 
    paired_sample = stats.ttest_rel(baseline , follow_up) 
    print "The t-statistic is %.3f and the p-value is %.3f." % paired_sample 
    return paired_sample 

aşağıdaki kullanılan bunu yapmak için yukarıdaki kodunuzu modifiye ettik

$ PYENV=/path/to/python/env 
$ c++ pyfromc.cc -I$PYENV/include/python2.7 -L$PYENV/lib -lpython2.7  
$ PYTHONHOME=$PYENV DYLD_LIBRARY_PATH=$PYENV/lib ./a.out 
The t-statistic is -0.187 and the p-value is 0.857. 

Yürütülebilir dosya ile aynı satırdaki ortam değişkenlerini ayarlayarak, bash yorumlayıcısı bunları yalnızca komutun süresi boyunca değil, diğer komutlar için ayarlar.