在Python中进行灵敏度分析，可以使用SALib库，它是一个专门用于此目的的开源库。以下是使用SALib进行灵敏度分析的基本步骤：
导入库
from SALib.sample import saltellifrom SALib.analyze import sobolfrom SALib.test_functions import Ishigamiimport numpy as np
定义模型输入
定义模型输入参数及其范围problem = {'num_vars': 3, 输入参数的数量'names': ['x', 'y', 'z'], 参数名称'bounds': [[-5, 5], 参数x的范围[-5, 5], 参数y的范围[-5, 5] 参数z的范围]}
运行采样函数
生成模型输入的样本samples = saltelli.sample（problem['num_vars'], problem['bounds'], num_samples=1000）
评估模型
使用生成的输入评估模型，这里需要定义一个函数来计算模型输出def model_function（x, y, z）:这里应该包含你的模型计算逻辑return x2 + y2 + z2 示例函数保存模型输出outputs = np.array（[model_function（x, y, z） for x, y, z in samples]）
运行分析函数
基于模型输出计算敏感性指数sensitivity_indices = sobol.analyze（problem, outputs）
输出结果
输出敏感性分析结果print（sensitivity_indices）
以上步骤展示了如何使用SALib进行灵敏度分析的基本流程。根据你的具体需求，你可以选择不同的采样和分析方法，如Sobol、Morris或FAST等。
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