请问我如何申请一个名为rgen的RandomGenerator变量,然后是它是1到3范围内的随机数
时间: 2024-03-10 08:45:51 浏览: 13
要申请一个名为rgen的RandomGenerator变量,你需要先导入acm.util.RandomGenerator类,然后使用它的构造方法创建一个RandomGenerator对象,并将其赋值给rgen变量,例如:
```
import acm.util.RandomGenerator;
// 在代码中申明一个RandomGenerator类型的rgen变量
private RandomGenerator rgen = new RandomGenerator();
// 在代码中使用rgen变量生成1到3范围内的随机数
double randomNumber = rgen.nextDouble(1.0, 3.0); // 取值范围为[1.0, 3.0]
```
在这段代码中,我们首先导入了acm.util.RandomGenerator类,然后在代码中声明了一个RandomGenerator类型的rgen变量,并使用它的构造方法创建了一个RandomGenerator对象,并将其赋值给rgen变量。接下来,我们使用rgen变量的nextDouble()方法来生成一个1到3范围内的随机数,并将其赋值给一个名为randomNumber的变量。
需要注意的是,nextDouble()方法的参数是随机数的最小值和最大值,这两个参数都是double类型的。因此,在本例中,我们将参数设置为1.0和3.0,表示生成的随机数的取值范围为[1.0, 3.0]。
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好的,以下是一个简单的程序实现动态的球在窗内运动,碰到边框时进行反弹的效果:
```java
import javax.swing.*;
import java.awt.*;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;
public class BallTest extends JPanel {
public static final int APPLICATION_WIDTH = 400;
public static final int APPLICATION_HEIGHT = 600;
private int ballX, ballY;
private static final int BALL_RADIUS = 10;
private static final int DELAY = 20;
private Timer ballMoveTimer;
private double vx, vy;
public BallTest() {
ballX = APPLICATION_WIDTH / 2;
ballY = APPLICATION_HEIGHT / 2;
Random rgen = new Random();
vx = rgen.nextDouble() * 2 + 1;
vy = rgen.nextDouble() * 2 + 1;
if (new Random().nextBoolean()) vx = -vx;
if (new Random().nextBoolean()) vy = -vy;
ActionListener listener = new TimePainter();
ballMoveTimer = new Timer(DELAY, listener);
ballMoveTimer.start();
setPreferredSize(new Dimension(APPLICATION_WIDTH, APPLICATION_HEIGHT));
setBackground(Color.white);
}
public void paintComponent(Graphics page) {
super.paintComponent(page);
drawBall(page);
}
private void drawBall(Graphics page) {
Graphics2D pages = (Graphics2D) page;
Ellipse2D currentE = new Ellipse2D.Double(ballX, ballY, BALL_RADIUS, BALL_RADIUS);
pages.setColor(Color.BLACK);
pages.fill(currentE);
}
class TimePainter implements ActionListener {
public void actionPerformed(ActionEvent event) {
if (ballX + BALL_RADIUS > APPLICATION_WIDTH || ballX < 0) {
vx = -vx;
}
if (ballY + BALL_RADIUS > APPLICATION_HEIGHT || ballY < 0) {
vy = -vy;
}
ballX += vx;
ballY += vy;
repaint();
}
}
public static void main(String[] args) {
JFrame frame = new JFrame("Ball Test");
frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
BallTest panel = new BallTest();
frame.getContentPane().add(panel);
frame.pack();
frame.setVisible(true);
}
}
```
程序窗口内会绘制一个球,球的运动方向和速度是随机生成的,碰到边框时会进行反弹。程序中使用了一个 `Timer` 类来控制球的运动,每隔一段时间就会触发 `actionPerformed` 方法,在该方法中进行球的位置更新和重绘。
1. 根据梯度下降法的原理,编写一个 Python 脚本文件,实现自适应神经元 Adaline 对数据进行二元分类的算法。 (1). 为了便于将 Adaline 分类器能硬用到不同的实际场合,将 Adaline 接口定义为 Python 的一个类 class; (2). 在算法中,定义参数:学习率、算法迭代数量、随机数生成器种子; (3). 定义算法执行过程中的权重 w、每次迭代中平方误差和代价函数; (4). 把数据样本划分为训练集、测试集,定义 Adaline 分类器的结果; (5). 把
数据样本划分为训练集和测试集,并定义 Adaline 分类器的结果,可以使用如下 Python 代码:
```python
import numpy as np
class Adaline:
def __init__(self, learning_rate=0.01, num_iter=50, random_state=None):
self.learning_rate = learning_rate
self.num_iter = num_iter
self.random_state = random_state
def fit(self, X, y):
rgen = np.random.RandomState(self.random_state)
self.w_ = rgen.normal(loc=0.0, scale=0.01, size=1 + X.shape[1])
self.cost_ = []
for i in range(self.num_iter):
net_input = self.net_input(X)
output = self.activation(net_input)
errors = (y - output)
self.w_[1:] += self.learning_rate * X.T.dot(errors)
self.w_[0] += self.learning_rate * errors.sum()
cost = (errors**2).sum() / 2.0
self.cost_.append(cost)
return self
def net_input(self, X):
return np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0]
def activation(self, X):
return X
def predict(self, X):
return np.where(self.net_input(X) >= 0.0, 1, -1)
```
以上代码实现了自适应神经元 Adaline 的算法,其中:
- `__init__` 方法定义了 Adaline 分类器的参数:学习率、迭代次数和随机数生成器种子;
- `fit` 方法实现了 Adaline 分类器的训练过程,使用随机梯度下降法更新权重,并计算每次迭代的误差;
- `net_input` 方法计算样本的净输入;
- `activation` 方法定义了激活函数,这里使用恒等函数;
- `predict` 方法根据分类器的权重和输入样本计算输出。
接下来,我们可以使用 Iris 数据集来测试 Adaline 分类器的性能:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Load Iris dataset
df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
X = df.iloc[:, [0, 2]].values
y = df.iloc[:, 4].values
y = np.where(y == 'Iris-setosa', -1, 1)
# Split dataset into training and testing data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1, stratify=y)
# Standardize features
sc = StandardScaler()
X_train_std = sc.fit_transform(X_train)
X_test_std = sc.transform(X_test)
# Train Adaline classifier
ada = Adaline(learning_rate=0.01, num_iter=50, random_state=1)
ada.fit(X_train_std, y_train)
# Test Adaline classifier
y_pred = ada.predict(X_test_std)
accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print('Accuracy:', accuracy)
```
以上代码将 Iris 数据集加载到 DataFrame 中,取出前两个特征,使用 train_test_split 函数将数据集划分为训练集和测试集,使用 StandardScaler 对特征进行标准化处理,然后使用 Adaline 分类器进行训练和测试,最后输出分类器的准确率。
注意,以上代码中的 `Adaline` 类和 `predict` 方法与 Scikit-learn 中的 `SGDClassifier` 类和 `predict` 方法类似,因为 `SGDClassifier` 实现了随机梯度下降法,而 Adaline 分类器也是基于随机梯度下降法的。