Integrate.quad funktioniert nicht richtig

Question

Ich möchte dies Code:

wo

params = (-0.00019942774322628663, 0.017096351295537309) 
functions = {'1': lambda x:norm.cdf(x,loc=params[0],scale=params[1]), '2': lambda x:laplace.cdf(x,loc=params[0],scale=params[1])} 

Also habe ich geschrieben, um diese:

print integrate.quad(lambda x : ((108*numpy.exp(x))-150)*functions[selection](), 0.322411516161, numpy.inf) 

wo Auswahl wird vom Benutzer angegeben. Ich bekomme diese Fehlermeldung:

TypeError: <lambda>() takes exactly 1 argument (0 given) 

EDIT: Ich habe folgende Änderungen vorgenommen, die Antwort zu lesen:

print integrate.quad(lambda x : ((108*numpy.exp(x))-150)*functions[selection](x), 0.322411516161, numpy.inf) 

und ich

IntegrationWarning: The occurrence of roundoff error is detected, which prevents the requested tolerance from being achieved. The error may be underestimated.warnings.warn(msg, IntegrationWarning) 
(inf, nan) 

Answer 1

Der Grund, warum Sie die Fehlermeldung erhalten, weil Ihr lambda ist

lambda x : ((108*numpy.exp(x))-150)*functions[selection]() 

, wenn es

lambda x : ((108*numpy.exp(x))-150)*functions[selection](your_arg_here) 

sein sollte, wo your_arg_here ist, was Sie Ihre Auswahl Funktion übergeben werden soll.

Mit anderen Worten, die lambda, die den Fehler über nicht mit genug args erzeugt ist je nachdem, welcher lambda Sie mit selection sind Referenzierung nicht die lambda Sie integrate.quad definiert haben.

Nicht sicher, welche arg Sie an Ihre Auswahlfunktion übergeben möchten, oder ich würde eine vollständigere Antwort geben. Ich gehe davon aus, es ist x, aber, und in diesem Fall Ihre lambda wäre:

lambda x : ((108*numpy.exp(x))-150)*functions[selection](x) 

Als Antwort auf die Frage aktualisiert:

IntegrationWarning: The occurrence of roundoff error is detected, which prevents the requested tolerance from being achieved. The error may be underestimated.warnings.warn(msg, IntegrationWarning) 
(inf, nan) 

gerade ist so dass Sie wissen, dass das Integral divergiert (geht in die Unendlichkeit), und es gibt einige Gleitkomma-Fehler. Das Integral divergent ist sinnvoll, da e^x als x ---> inf unbegrenzt ist und einen cdf-Wert berechnet, was bedeutet, dass es durch [0,1] begrenzt ist. Aufgrund einiger schneller Tests sieht es so aus, als ob für Werte größer als 1 immer 1 ist. Also als x -> inf ist 1, und e^x geht ins Unendliche, daher die Divergenz.