marimo

marimo Pints Demo

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.11.0%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(html_head_file%3D%22head.html%22)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20time%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20pints%0A%20%20%20%20import%20pints.toy%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.pyplot%20as%20plt%0A%20%20%20%20return%20mo%2C%20np%2C%20pints%2C%20plt%2C%20time%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%20Generating%20the%20data%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20data%20will%20be%20drawn%20from%20the%20Logistic%20Model.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20growth_rate%20%3D%20mo.ui.slider(0.1%2C%202.0%2C%20label%3D'Select%20the%20true%20growth%20rate%3A%20'%2C%20step%3D0.1%2C%20value%3D0.5)%0A%20%20%20%20carrying_capacity%20%3D%20mo.ui.slider(10%2C%2050%2C%20label%3D'Select%20the%20true%20carrying%20capacity%3A%20')%0A%20%20%20%20return%20carrying_capacity%2C%20growth_rate%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(growth_rate)%3A%0A%20%20%20%20growth_rate%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(carrying_capacity)%3A%0A%20%20%20%20carrying_capacity%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%20Plot%20the%20data%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Below%20we%20plot%20the%20data%20generated%20according%20to%20the%20user%20specified%20parameter%20values.%20Noise%20has%20been%20added.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(carrying_capacity%2C%20growth_rate%2C%20np%2C%20pints)%3A%0A%20%20%20%20times%20%3D%20np.arange(21)%0A%20%20%20%20model%20%3D%20pints.toy.LogisticModel(initial_population_size%3D1)%0A%20%20%20%20true_params%20%3D%20%5Bgrowth_rate.value%2C%20carrying_capacity.value%5D%0A%20%20%20%20data%20%3D%20model.simulate(true_params%2C%20times)%0A%20%20%20%20data%20%2B%3D%20np.random.normal(0%2C%200.5%2C%20data.shape)%0A%20%20%20%20return%20data%2C%20model%2C%20times%2C%20true_params%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(data%2C%20plt%2C%20times)%3A%0A%20%20%20%20fig%20%3D%20plt.figure(figsize%3D(3.5%2C%202))%0A%20%20%20%20ax%20%3D%20fig.add_subplot(1%2C%201%2C%201)%0A%20%20%20%20ax.plot(times%2C%20data%2C%20'o-'%2C%20label%3D'Data'%2C%20color%3D'k')%0A%20%20%20%20ax.set_xlabel('Time')%0A%20%20%20%20ax.set_ylabel('Output')%0A%20%20%20%20ax.legend()%0A%0A%20%20%20%20fig%0A%20%20%20%20return%20ax%2C%20fig%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%20Run%20inference%20using%20MCMC%20and%20PINTS%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Choose%20the%20settings%20for%20the%20MCMC%20inference%20algorithm%2C%20and%20it%20will%20be%20run%20by%20Pints.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Note%20that%20for%20simplicity%20the%20inference%20is%20being%20initialized%20at%20the%20true%20parameter%20values%20specified%20above.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mcmc_algo%20%3D%20mo.ui.dropdown(%5B'Haario%20Bardenet%20ACMC'%2C%20'Dream%20MCMC'%5D%2C%20value%3D'Haario%20Bardenet%20ACMC'%2C%20label%3D'Choose%20the%20MCMC%20method%3A')%0A%20%20%20%20num_iterations%20%3D%20mo.ui.number(2%2C%201000%2C%20label%3D'Choose%20the%20number%20of%20iterations%20(Maximum%20of%201000)%3A%20'%2C%20value%3D250)%0A%20%20%20%20button%20%3D%20mo.ui.run_button(label%3D'Run%20MCMC')%0A%20%20%20%20return%20button%2C%20mcmc_algo%2C%20num_iterations%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mcmc_algo)%3A%0A%20%20%20%20mcmc_algo%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(num_iterations)%3A%0A%20%20%20%20num_iterations%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(button)%3A%0A%20%20%20%20button%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20button%2C%0A%20%20%20%20carrying_capacity%2C%0A%20%20%20%20data%2C%0A%20%20%20%20growth_rate%2C%0A%20%20%20%20mcmc_algo%2C%0A%20%20%20%20mo%2C%0A%20%20%20%20model%2C%0A%20%20%20%20num_iterations%2C%0A%20%20%20%20pints%2C%0A%20%20%20%20times%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20mo.stop(not%20button.value)%0A%0A%20%20%20%20problem%20%3D%20pints.SingleOutputProblem(model%2C%20times%2C%20data)%0A%20%20%20%20likelihood%20%3D%20pints.GaussianLogLikelihood(problem)%0A%20%20%20%20prior%20%3D%20pints.ComposedLogPrior(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pints.GammaLogPrior(1%2C%200.1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pints.GammaLogPrior(1%2C%200.1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pints.GammaLogPrior(1%2C%200.1)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20posterior%20%3D%20pints.LogPosterior(likelihood%2C%20prior)%0A%0A%20%20%20%20x0%20%3D%20%5Bgrowth_rate.value%2C%20carrying_capacity.value%2C%201%5D%0A%0A%20%20%20%20methods%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'Haario%20Bardenet%20ACMC'%3A%20pints.HaarioBardenetACMC%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'Dream%20MCMC'%3A%20pints.DreamMCMC%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20mcmc%20%3D%20pints.MCMCController(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20posterior%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%203%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5Bx0%2C%20x0%2C%20x0%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20method%3Dmethods%5Bmcmc_algo.value%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20mcmc.set_max_iterations(num_iterations.value)%0A%0A%20%20%20%20chains%20%3D%20mcmc.run()%0A%20%20%20%20return%20chains%2C%20likelihood%2C%20mcmc%2C%20methods%2C%20posterior%2C%20prior%2C%20problem%2C%20x0%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%20Inference%20results%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20These%20figures%20contain%20the%20pints%20plots%20showing%20the%20MCMC%20chains.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(chains%2C%20plt)%3A%0A%20%20%20%20fig2%20%3D%20plt.figure(figsize%3D(7%2C%203))%0A%0A%20%20%20%20num_params%20%3D%203%0A%0A%20%20%20%20label%20%3D%20%5B'Growth%20Rate'%2C%20'Carrying%20Capacity'%2C%20r'%24%5Csigma%24'%5D%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range(num_params)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax2%20%3D%20fig2.add_subplot(1%2C%20num_params%2C%201%20%2B%20i)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax2.plot(chains%5B0%2C%20%3A%2C%20i%5D%2C%20label%3D'Chain%201')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax2.plot(chains%5B1%2C%20%3A%2C%20i%5D%2C%20label%3D'Chain%202')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax2.plot(chains%5B2%2C%20%3A%2C%20i%5D%2C%20label%3D'Chain%203')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax2.set_xlabel('MCMC%20iteration')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20i%20%3D%3D%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax2.legend()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax2.set_ylabel(label%5Bi%5D)%0A%0A%20%20%20%20fig2.set_tight_layout(True)%0A%0A%20%20%20%20fig2%0A%20%20%20%20return%20ax2%2C%20fig2%2C%20i%2C%20label%2C%20num_params%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(chains%2C%20data%2C%20model%2C%20plt%2C%20times)%3A%0A%20%20%20%20fig3%20%3D%20plt.figure(figsize%3D(3.5%2C%202))%0A%0A%20%20%20%20ax3%20%3D%20fig3.add_subplot(1%2C%201%2C%201)%0A%0A%20%20%20%20for%20j%2C%20param%20in%20enumerate(chains%5B0%2C%20%3A%2C%20%3A%5D)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax3.plot(times%2C%20model.simulate(param%5B%3A2%5D%2C%20times)%2C%20alpha%3D0.5%2C%20color%3D'tab%3Ablue'%2C%20label%3D'Model%20Fits'%20if%20j%20%3D%3D%200%20else%20None)%0A%0A%20%20%20%20ax3.plot(times%2C%20data%2C%20'o-'%2C%20color%3D'k'%2C%20label%3D'Data')%0A%0A%20%20%20%20ax3.set_xlabel('Time')%0A%20%20%20%20ax3.set_ylabel('Output')%0A%20%20%20%20ax3.legend()%0A%0A%20%20%20%20fig3%0A%20%20%20%20return%20ax3%2C%20fig3%2C%20j%2C%20param%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%23%23%20Speed%20test%20of%20slower%20inference%20(HES1%20Michaelis-Menten%20Model)%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20button_slow%20%3D%20mo.ui.run_button(label%3D'Run%20slower%20MCMC')%0A%20%20%20%20return%20(button_slow%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(button_slow)%3A%0A%20%20%20%20button_slow%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(button_slow%2C%20mo%2C%20np%2C%20pints%2C%20time)%3A%0A%20%20%20%20mo.stop(not%20button_slow.value)%0A%0A%0A%20%20%20%20times_slow%20%3D%20np.arange(101)%0A%20%20%20%20model_slow%20%3D%20pints.toy.Hes1Model()%0A%20%20%20%20true_params_lv%20%3D%20%5B1%2C%201%2C%201%2C%201%2C%5D%0A%20%20%20%20data_slow%20%3D%20model_slow.simulate(true_params_lv%2C%20times_slow)%0A%20%20%20%20data_slow%20%2B%3D%20np.random.normal(0%2C%200.5%2C%20data_slow.shape)%0A%0A%20%20%20%20t0%20%3D%20time.time()%0A%0A%20%20%20%20problem_slow%20%3D%20pints.SingleOutputProblem(model_slow%2C%20times_slow%2C%20data_slow)%0A%20%20%20%20likelihood_slow%20%3D%20pints.GaussianLogLikelihood(problem_slow)%0A%20%20%20%20prior_slow%20%3D%20pints.ComposedLogPrior(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pints.GammaLogPrior(1%2C%200.1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pints.GammaLogPrior(1%2C%200.1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pints.GammaLogPrior(1%2C%200.1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pints.GammaLogPrior(1%2C%200.1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pints.GammaLogPrior(1%2C%200.1)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20posterior_slow%20%3D%20pints.LogPosterior(likelihood_slow%2C%20prior_slow)%0A%0A%20%20%20%20mcmc_slow%20%3D%20pints.MCMCController(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20posterior_slow%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%201%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%5B1%2C%201%2C%201%2C%201%2C%201%2C%5D%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20method%3Dpints.HamiltonianMCMC%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20mcmc_slow.set_max_iterations(30)%0A%0A%20%20%20%20_%20%3D%20mcmc_slow.run()%0A%0A%20%20%20%20t1%20%3D%20time.time()%0A%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20data_slow%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20likelihood_slow%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mcmc_slow%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20model_slow%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20posterior_slow%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20prior_slow%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20problem_slow%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20t0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20t1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20times_slow%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20true_params_lv%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(t0%2C%20t1)%3A%0A%20%20%20%20'%7B%7D%20Seconds'.format(t1%20-%20t0)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A