qiskit_noise_learning.data.ModelData
class qiskit_noise_learning.data.ModelData(dataset: Dataset)
Basi: LeveledData, Generic[ParameterIndex]
Risultati dell'adattamento, basati su un dataset xarray.
Il set di dati contiene le seguenti variabili:
parameter_values: 1D array con dimensioneparameter_index.covariance: array2Dcon dimensioni(parameter_row_index, parameter_col_index).
Le coordinate parameter_col_index parameter_index, parameter_row_index, e condividono tutte le stesse etichette dei parametri. Ulteriori metadati relativi al fit sono memorizzati negli attributi del set di dati.
__init__
__init__(dataset: Dataset)
Metodi
Rubrica 1 | Rubrica 2 |
|---|---|
__init__(set di dati) | |
from_arrays(parameter_indices,...[, metadata]) | Crea istanze a partire dai dati specificati come array in contenitori standard. |
Attributi
Rubrica 1 | Rubrica 2 |
|---|---|
dataset | |
metadata | Metadati che descrivono l'adattamento dei parametri del modello. |
from_arrays
classmethod from_arrays(parameter_indices: list[ParameterIndex], parameter_values: ndarray[float64], covariance: ndarray[float64], time_lbs: ndarray[datetime64], time_ubs: ndarray[datetime64], metadata: dict[str, Any] | None = None) → Self
Crea istanze a partire dai dati specificati come array in contenitori standard.
Parametri
- parameter_indices – Un elenco di
ParameterIndexistanze. - parameter_values – Un array di tipo " 1d " contenente valori in formato float che indicano i valori dei parametri.
- covarianza – Un array di valori float di tipo “ 2d ” che indica le covarianze dei valori dei parametri.
- time_lbs – Un array di tipo “ 1d ” contenente i limiti inferiori dei tempi di acquisizione dei dati per ciascuna stima dei parametri.
- time_ubs – Un array di tipo 1d contenente i limiti massimi dei tempi di acquisizione dei dati per ciascuna stima dei parametri.
- metadati – Eventuali metadati da allegare al set di dati.