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commit
4454e3d82f
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@ -42,7 +42,7 @@ class Obs:
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'ddvalue', 'reweighted', 'S', 'tau_exp', 'N_sigma',
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'ddvalue', 'reweighted', 'S', 'tau_exp', 'N_sigma',
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'e_dvalue', 'e_ddvalue', 'e_tauint', 'e_dtauint',
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'e_dvalue', 'e_ddvalue', 'e_tauint', 'e_dtauint',
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'e_windowsize', 'e_rho', 'e_drho', 'e_n_tauint', 'e_n_dtauint',
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'e_windowsize', 'e_rho', 'e_drho', 'e_n_tauint', 'e_n_dtauint',
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'idl', 'is_merged', 'tag', 'covobs', '__dict__']
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'idl', 'is_merged', 'tag', '_covobs', '__dict__']
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S_global = 2.0
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S_global = 2.0
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S_dict = {}
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S_dict = {}
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@ -52,7 +52,7 @@ class Obs:
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N_sigma_dict = {}
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N_sigma_dict = {}
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filter_eps = 1e-10
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filter_eps = 1e-10
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def __init__(self, samples, names, idl=None, means=None, covobs=None, **kwargs):
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def __init__(self, samples, names, idl=None, means=None, **kwargs):
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""" Initialize Obs object.
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""" Initialize Obs object.
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Parameters
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Parameters
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@ -90,10 +90,7 @@ class Obs:
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self.shape = {}
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self.shape = {}
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self.r_values = {}
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self.r_values = {}
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self.deltas = {}
|
self.deltas = {}
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if covobs is None:
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self._covobs = {}
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self.covobs = {}
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else:
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self.covobs = covobs
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self.idl = {}
|
self.idl = {}
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if len(samples):
|
if len(samples):
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@ -176,6 +173,10 @@ class Obs:
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res[e_name].append(e_name)
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res[e_name].append(e_name)
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return res
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return res
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@property
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def covobs(self):
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return self._covobs
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def gamma_method(self, **kwargs):
|
def gamma_method(self, **kwargs):
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"""Estimate the error and related properties of the Obs.
|
"""Estimate the error and related properties of the Obs.
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@ -1191,9 +1192,7 @@ def derived_observable(func, data, array_mode=False, **kwargs):
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final_result[i_val] = Obs(new_samples, new_names_obs, means=new_means, idl=new_idl)
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final_result[i_val] = Obs(new_samples, new_names_obs, means=new_means, idl=new_idl)
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||||||
for name in new_covobs:
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for name in new_covobs:
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final_result[i_val].names.append(name)
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final_result[i_val].names.append(name)
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final_result[i_val].shape[name] = 1
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final_result[i_val]._covobs = new_covobs
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final_result[i_val].idl[name] = []
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final_result[i_val].covobs = new_covobs
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final_result[i_val]._value = new_val
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final_result[i_val]._value = new_val
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final_result[i_val].is_merged = is_merged
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final_result[i_val].is_merged = is_merged
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final_result[i_val].reweighted = reweighted
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final_result[i_val].reweighted = reweighted
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@ -1560,10 +1559,8 @@ def cov_Obs(means, cov, name, grad=None):
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o = Obs([], [])
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o = Obs([], [])
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o._value = co.value
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o._value = co.value
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o.names.append(co.name)
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o.names.append(co.name)
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o.covobs[co.name] = co
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o._covobs[co.name] = co
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o._dvalue = np.sqrt(co.errsq())
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o._dvalue = np.sqrt(co.errsq())
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o.shape[co.name] = 1
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o.idl[co.name] = []
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return o
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return o
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ol = []
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ol = []
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