include_path = [] sum_demand = 0 cur_path = [] for i in range(init_path): sum_demand += demand[i] if sum_demand > vehicle_capacity: cur_path.append(0) sum_demand=demand[i] cur_path.append(demand[i]) include_path=cur_path include_path.append(0) include_path.insert(0,0)这段代码的错误之处

时间: 2024-02-17 09:05:28 浏览: 76
这段代码的错误之处是在最后一行 `include_path.insert(0,0)`。由于 `include_path` 列表在之前已经被赋值为 `cur_path`,而在 Python 中,列表是可变对象,因此这里使用 `insert` 方法将 0 插入到 `include_path` 的开头时,会改变之前赋值给 `cur_path` 的列表对象,导致 `cur_path` 列表也被修改。 如果想要在 `include_path` 的开头插入 0,可以使用切片加法操作符来创建一个新的列表对象。修改最后一行代码如下: ``` include_path = [0] + cur_path + [0] ``` 这样就可以创建一个新的列表对象,并在开头和结尾添加 0。
相关问题

init_path = list(range(1,101)) random.shuffle(init_path) print('init_path:',init_path) include_path = [] sum_demand = 0 cur_path = [] for i in range(len(init_path)): sum_demand += demand[init_path[i]] if sum_demand > vehicle_capacity: include_path.append(cur_path + [0]) cur_path = [] sum_demand = 0 cur_path.append([0] + init_path[i]) include_path.append(cur_path + [0]) print('include_path:',include_path)这段代码哪里错了

这段代码有两处问题。 第一个问题是在 `cur_path.append([0] + init_path[i])` 这一行。你尝试将整个列表 `[0] + init_path[i]` 添加到 `cur_path` 列表中,但是 `init_path[i]` 已经是一个整数,不能使用加号进行连接。你应该把它改为 `cur_path.append(0 + init_path[i])`,这样就可以将 `0` 和 `init_path[i]` 进行相加,并将结果添加到 `cur_path` 列表中。 第二个问题是在 `include_path.append(cur_path + [0])` 和 `include_path.append(cur_path + [0])` 这两行。在这里,你尝试将一个列表和一个整数相加,但是 Python 不支持这样的操作。你应该把它改为 `include_path.append(cur_path + [0])`,这样就可以将 `cur_path` 列表和只包含一个元素的列表 `[0]` 进行连接了。 修改后的代码应该是这样的: ``` init_path = list(range(1, 101)) random.shuffle(init_path) print('init_path:', init_path) include_path = [] sum_demand = 0 cur_path = [] for i in range(len(init_path)): sum_demand += demand[init_path[i]] if sum_demand > vehicle_capacity: include_path.append(cur_path + [0]) cur_path = [] sum_demand = 0 cur_path.append(0 + init_path[i]) include_path.append(cur_path + [0]) print('include_path:', include_path) ``` 希望这个解释能够帮助你理解并解决问题。

init_path = list(range(1,101)) random.shuffle(init_path) print('init_path:',init_path) include_path = [] sum_demand = 0 cur_path = [] for i in range(init_path): sum_demand += demand[i]这段代码报错

这段代码错误是因为在第5行的循环中,`range()`函数应该传入一个整数作为参数,而不是一个列表。可以使用`len()`函数获取`init_path`列表的长度,然后将其传递给`range()`函数。修改后的代码如下: ``` init_path = list(range(1,101)) random.shuffle(init_path) print('init_path:',init_path) include_path = [] sum_demand = 0 cur_path = [] for i in range(len(init_path)): sum_demand += demand[init_path[i]] ``` 这样应该就可以正确的计算出`sum_demand`的值了。请注意,如果`demand`列表的长度小于100,这段代码也会报错。如果这是问题的话,你需要检查一下`demand`列表的长度是否正确。
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请帮我详细解释每一行代码的含义def compute(init_mat,trans_mat,emit_mat): init_sum = sum(init_mat.values()) for key,value in init_mat.items():#和value,出现的次数key init_mat[key] = round(value/init_sum,3)#初始状态矩阵 for key,value in trans_mat.items():#转移概率矩阵 cur_sum = sum(value.values()) if(cur_sum==0): continue for i,j in value.items(): trans_mat[key][i] = round(j/cur_sum,3) emit_list = emit_mat.values.tolist()#数组转列表 for i in range(len(emit_list)):#观测概率矩阵 cur_sum = sum(emit_list[i]) if (cur_sum == 0): continue for j in range(len(emit_list[i])): emit_mat.iloc[i,j] = round(emit_list[i][j]/cur_sum,3)#iloc在数据表中提取出相应的数据 def markov(txt,init_mat,trans_mat,emit_mat):#用于实现 HMM 模型,对文本进行分词,然后标注出每个汉字的标签符号,最后将每个标记符号与其所对应的汉字加入到发射矩阵中,并且提取这个文本的初始状态矩阵、状态转移矩阵和发射矩阵。 list_all = txt.split(" ") print("词库", list_all) sentence = "".join(list_all) #处理发射矩阵 original = [i for i in sentence] list_column = [0, 0, 0, 0] df_column = [column for column in emit_mat]#遍历存储 for item in original: if item not in df_column: emit_mat[item] = list_column#构建一个新的字典emit_mat,其中包含了origina中所有不在df_column出现的元素 #处理BMSE single = [] for word in list_all: word_tag = get_tag(word) single.extend(word_tag)#将一个列表中的每个单词进行词性标注 BMES.append(single) print("BMES:", BMES) item = single.copy() first = item[0] init_mat[first] += 1 for i in range(len(item) - 1): i1 = item[i] i2 = item[i + 1] trans_mat[i1][i2] += 1 for i, j in zip(item, original): emit_mat.loc[i, j] += 1

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请将如下的matlab代码转为python代码,注意使用pytorch框架实现,并对代码做出相应的解释:function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

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2001年度广告运作规划:高效利用资源的策略

资源摘要信息:"2001年度广告运作规划" 知识点: 1. 广告运作规划的重要性:广告运作规划是企业营销战略的重要组成部分,它能够帮助企业明确目标、制定计划、优化资源配置,以实现最佳的广告效果和品牌推广。 2. 广告资源的利用:人力、物力、财力和资源是广告运作的主要因素。有效的广告规划需要充分考虑这些因素,以确保广告活动的顺利进行。 3. 广告规划的简洁性:简洁的广告规划更容易理解和执行,可以提高工作效率,减少不必要的浪费。 4. 广告规划的实用性:实用的广告规划能够为企业带来实际的效果,帮助企业提升品牌知名度,增加产品的销售。 5. 广告规划的参考价值:一份好的广告规划可以为其他企业提供参考,帮助企业更好地进行广告运作。 6. 广告规划的下载和分享:互联网为企业提供了方便的广告规划下载和分享平台,企业可以通过网络获取大量的广告规划资料,提高广告工作的效率和质量。 7. 广告规划的持续更新:随着市场环境的变化,广告规划也需要不断更新和完善,以适应新的市场环境。 8. 广告规划的实施:广告规划的成功实施需要团队的协作和执行,需要企业有明确的目标和计划,以及高效的执行力。 9. 广告规划的效果评估:广告规划的实施后,需要对广告效果进行评估,以便了解广告活动的成果,为未来的广告规划提供参考。 10. 广告规划的改进和优化:根据广告效果的评估结果,企业需要对广告规划进行改进和优化,以提高广告活动的效果。