np.random.choice读取文件

`.random.choice` 函数可以用来从一个数组或序列中随机选择元素。如果要从文件中读取内容并随机选择一行，可以按照以下步骤操作：

1. 使用 Python 的内置 `open` 函数打开文件。
2. 使用 `readlines` 方法读取文件中的所有内容，并存储到一个列表中。
3. 使用 `np.random.choice` 函数从列表中随机选择一个元素。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 打开文件
with open('file.txt', 'r') as f:
    # 读取文件内容并存储到一个列表中
    lines = f.readlines()

# 从列表中随机选择一行
random_line = np.random.choice(lines)

# 打印随机选择的行
print(random_line)

其中，`file.txt` 是要读取的文件名。你需要将其替换为实际的文件名。

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import numpy as np import pickle import math f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) print(r) for i in range(a): if len(data) > r : sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) # for s in sample: # data.remove(s) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = np.concatenate(c, axis=0) # c = bi[0] print(sample) # print(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) # sample = [s for s in sample if s in data] samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) c = [np.array(e) for e in c] c = np.concatenate(c, axis=0) # samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(c.shape) 请帮我把这段代码修改成可调用的函数

好的，你想要将这段代码封装成一个函数，可以尝试以下的实现：

import numpy as np
import pickle
import math

def sample_data(filepath):
    f = open(filepath, 'rb')
    bi = pickle.load(f)
    data = np.arange(0, 156)
    data = data.tolist()
    samples = []
    c = []
    a = 11
    r = math.ceil(len(data)/a)
    for i in range(a):
        if len(data) > r:
            sample = np.random.choice(data, r, replace=False)
        else:
            sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False)
        b = [bi[j] for j in list(sample)]
        c.append(b)
        samples.append(sample)
        for s in sample:
            data.remove(s)
    samples = [np.array(s) for s in samples]
    samples = np.concatenate(samples, axis=0)
    c = [np.array(e) for e in c]
    c = np.concatenate(c, axis=0)
    return samples, c

你可以将这个函数保存在一个.py文件中，然后在其他的python文件中，通过import导入并调用该函数。调用方法如下：

from your_module import sample_data

filepath = r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl'
samples, c = sample_data(filepath)

其中，filepath是你想要读取的pickle文件的路径。函数返回两个变量，分别为samples和c。

Traceback (most recent call last): File "symmetry.py", line 17, in <module> centers = C_coords[np.random.choice(C_coords.shape[0], size=n_clusters, replace=False)] File "mtrand.pyx", line 903, in numpy.random.mtrand.RandomState.choice ValueError: a must be greater than 0 unless no samples are taken。import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist # 读取POSCAR文件 with open('69_POSCAR', 'r') as f: lines = f.readlines() # 提取晶格矢量和C原子坐标 lattice = np.array([list(map(float, lines[i].split())) for i in range(2, 5)]) coords = np.array([list(map(float, line.split())) for line in lines[8:]]) # 提取C原子的坐标 C_coords = coords[coords[:, 2] == 6][:, :3] # 初始化聚类中心 n_clusters = 3 centers = C_coords[np.random.choice(C_coords.shape[0], size=n_clusters, replace=False)] # 迭代聚类 max_iter = 100 for i in range(max_iter): # 计算每个C原子到聚类中心的距离 distances = cdist(C_coords, centers) # 分配聚类标签 labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新聚类中心 for j in range(n_clusters): centers[j] = np.mean(C_coords[labels == j], axis=0) # 输出聚类结果和聚类中心 print('C原子聚类结果：') for i in range(len(C_coords)): print('C{}: ({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})，聚类标签：{}'.format( i+1, C_coords[i][0], C_coords[i][1], C_coords[i][2], labels[i]+1)) print('聚类中心：') for i in range(len(centers)): print('聚类{}中心：({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})'.format(i+1, centers[i][0], centers[i][1], centers[i][2]))。修改代码。

这个错误是由于`C_coords`数组中没有足够的元素供你选择，导致`np.random.choice`函数出现了错误。解决这个问题的方法是检查`C_coords`数组的长度是否足够，并根据情况修改`n_clusters`的值，或者使用`if`语句来避免出现这种情况。

下面是修改后的代码：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

# 读取POSCAR文件
with open('69_POSCAR', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# 提取晶格矢量和C原子坐标
lattice = np.array([list(map(float, lines[i].split())) for i in range(2, 5)])
coords = np.array([list(map(float, line.split())) for line in lines[8:]])

# 提取C原子的坐标
C_coords = coords[coords[:, 2] == 6][:, :3]

# 检查C_coords数组是否为空
if C_coords.size == 0:
    print("没有找到C原子")
else:
    # 初始化聚类中心
    n_clusters = min(C_coords.shape[0], 3)  # 取C原子数量和3的较小值
    centers = C_coords[np.random.choice(C_coords.shape[0], size=n_clusters, replace=False)]

    # 迭代聚类
    max_iter = 100
    for i in range(max_iter):
        # 计算每个C原子到聚类中心的距离
        distances = cdist(C_coords, centers)

        # 分配聚类标签
        labels = np.argmin(distances, axis=1)

        # 更新聚类中心
        for j in range(n_clusters):
            centers[j] = np.mean(C_coords[labels == j], axis=0)

    # 输出聚类结果和聚类中心
    print('C原子聚类结果：')
    for i in range(len(C_coords)):
        print('C{}: ({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})，聚类标签：{}'.format(
            i+1, C_coords[i][0], C_coords[i][1], C_coords[i][2], labels[i]+1))
    print('聚类中心：')
    for i in range(len(centers)):
        print('聚类{}中心：({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})'.format(
            i+1, centers[i][0], centers[i][1], centers[i][2]))

在这个修改后的代码中，我们增加了一个`if`语句来检查`C_coords`数组是否为空，如果为空则输出提示信息，否则执行聚类算法。另外，我们还修改了`n_clusters`的值，使其等于`C_coords`数组的长度和3的较小值，以防止出现`np.random.choice`函数的错误。