scipy.stats.dirichlet_multinomial.rvs 在哪里？

Question

我想使用 SciPy 从 Dirichlet-multinomial 分布中抽取样本。不幸的是，似乎

scipy.stats.dirichlet_multinomial

没有定义其他分布用来生成随机样本的

rvs

方法。

我认为这相当于单个样本的以下内容：

import scipy.stats as sps

def dirichlet_multinomial_sample(alpha, n, **kwargs):
    kwargs['size'] = 1 # force size to 1 for simplicity
    p = sps.dirichlet.rvs( alpha=alpha, **kwargs )
    return sps.multinomial.rvs( n=n, p=p.ravel(), **kwargs )

可以类似地绘制多个样本（即

size > 1

），但需要多做一点工作才能提高效率。这似乎很容易实现。我的两个问题是：

• 上面的实现正确吗？
• 如果是，我如何向 SciPy 开发人员建议此增强功能？

Answer 1

上面的实现正确吗？

这对我来说看起来是正确的。基于PR中实现多项式的讨论，SciPy确实实现了一些代码来从多项式狄利克雷生成样本，但该代码只是测试的一部分，而不是公共API。 其中一位审稿人简要介绍了您提到的内容：

可选，可能是后续 PR 添加 RVS 方法（如

test_moments

中所示）

从他们引用的测试用例中查找代码，这就是它正在做的事情。

https://github.com/scipy/scipy/pull/17211/files#diff-a998a313f078eba79aeb6347a65117e0a0c4542a4d778a4cfd398f1737380a71R3030

        rng = np.random.default_rng(28469824356873456)
        n = rng.integers(1, 100)
        alpha = rng.random(size=5) * 10
        dist = dirichlet_multinomial(alpha, n)

        # Generate a random sample from the distribution using NumPy
        m = 100000
        p = rng.dirichlet(alpha, size=m)
        x = rng.multinomial(n, p, size=m)

这看起来本质上与您正在做的事情相同，只是使用等效的 NumPy API 而不是 SciPy API。请参阅 

1

2。 讨论的另一个症结是这是否需要 SciPy 提高最低版本。

问题是，如果没有 NumPy 1.22（多项形状参数的向量化），它会变得缓慢且麻烦，但这应该是 SciPy 下一个版本之前支持的最低版本，所以应该没问题。

自此消息以来，SciPy 已更改为最低版本 1.23.5，这意味着这不再是问题。

如果是，我如何向 SciPy 开发人员建议此增强功能？

您可以

提出问题

，并要求他们解决此问题。 您也可以尝试自己修复。如果你这样做，我仍然建议你先打开一个问题。这将确保您和维护者处于同一页面。

如果您决定自己修复它，我建议您阅读以下内容：

贡献者快速入门指南
在本地运行 SciPy 测试
• 另一个多元
rvs()
• 的实现，例如multivariate_normal.rvs()

  。

这个帖子
• 中的评论特别提到了rvs()。