zfit 开源项目教程

zfit 开源项目教程

zfitModel manipulation and fitting library based on TensorFlow and optimised for simple and direct manipulation of probability density functions. Its main focus is on scalability, parallelisation and user friendly experience.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/zf/zfit

1. 项目介绍

zfit 是一个基于 TensorFlow 的模型操作和拟合库，特别优化了概率密度函数的简单和直接操作。其主要关注点在于可扩展性、并行化以及用户友好的体验。zfit 的核心思想是提供一个无需 Cython 或 C++ 即可扩展的框架，使得模型拟合和采样变得更加简单和高效。

zfit 是一个开源项目，使用 BSD-3-Clause 许可证。项目源代码可以在 GitHub 页面 上找到。

2. 项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了 Python 和 pip。然后，使用以下命令安装 zfit：

pip install zfit

快速示例

以下是一个简单的 zfit 示例，展示了如何创建一个模型并进行拟合：

import zfit
import numpy as np

# 创建数据
data = np.random.normal(1.2, 0.1, 10000)
obs = zfit.Space('x', limits=(0.5, 2.0))
data = zfit.Data.from_numpy(obs=obs, array=data)

# 创建模型
mu = zfit.Parameter('mu', 1.0, 0.5, 2.0)
sigma = zfit.Parameter('sigma', 0.1, 0.01, 0.2)
model = zfit.pdf.Gauss(obs=obs, mu=mu, sigma=sigma)

# 创建损失函数
nll = zfit.loss.UnbinnedNLL(model=model, data=data)

# 进行拟合
minimizer = zfit.minimize.Minuit()
result = minimizer.minimize(nll)

# 打印结果
print(result.params)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

zfit 在粒子物理学中广泛应用于概率密度函数的拟合。例如，在高能物理实验中，zfit 可以用于拟合粒子衰变的分布，从而提取物理参数。

最佳实践

1. 参数初始化：在创建模型时，合理初始化参数可以加速拟合过程。
2. 数据预处理：确保输入数据的范围和模型定义的范围一致，避免拟合失败。
3. 多核并行：利用 TensorFlow 的并行化能力，可以显著提高拟合速度。

4. 典型生态项目

zfit 作为一个基于 TensorFlow 的库，与以下项目有良好的兼容性：

• TensorFlow: zfit 的核心计算引擎，提供高效的数值计算和自动微分功能。
• Scikit-HEP: 一个专注于高能物理的 Python 库集合，与 zfit 结合可以实现更复杂的物理模型拟合。
• Pandas: 用于数据处理和分析，zfit 可以与 Pandas 无缝集成，方便数据导入和导出。

通过这些生态项目的结合，zfit 可以在高能物理研究中发挥更大的作用。

zfitModel manipulation and fitting library based on TensorFlow and optimised for simple and direct manipulation of probability density functions. Its main focus is on scalability, parallelisation and user friendly experience.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/zf/zfit