pop = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE*2)) 详细注释这行代码

时间: 2024-05-22 07:12:42 浏览: 124
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np.random一系列(np.random.normal()、np.random.randint、np.random.randn、np.random.rand)

这行代码使用了NumPy库中的random模块，生成一个大小为(POP_SIZE, DNA_SIZE*2)的数组pop，其中每个元素都是0或1的随机整数。 - POP_SIZE：种群大小，表示有多少个个体参与进化。 - DNA_SIZE：DNA长度，即每个个体所包含的基因数目，每个基因由0或1组成。 - *2：因为每个基因有两种可能的取值，所以每个个体的DNA由DNA_SIZE个基因构成，所以数组pop的每个元素都是由DNA_SIZE*2个二进制位组成的。 由此可知，这行代码生成了一个种群，每个个体包含DNA_SIZE*2个二进制位的DNA。
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python中random.randint和random.randrange的区别详解

主要介绍了python中random.randint和random.randrange的区别详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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python numpy之np.random的随机数函数使用介绍

c = np.random.randint(1, 10, (2, 3)) 将生成一个2x3的二维数组，其中的整数在1到9之间。 4. **seed(s)**： seed(s)函数用于设置随机数生成器的种子，确保每次运行相同代码时得到相同的随机数序列。s...

x1 = np.random.randint(image_size - h) y1 = np.random.randint(image_size - w)什么意思

这段代码意思是从一个长度为image_size和宽度为w的图片中随机选择一个长为h、宽为w的...其中 np.random.randint(a) 表示在[0,a)范围内随机生成一个整数。所以这段代码的作用是随机选择一个区域，用于图像剪裁等操作。

d1=pd.Series(2*np.random.normal(size=100)+3) d2=np.random.f(2,4,size=100) d3=np.random.randint(1,100,size=100)

这是三个不同的数据生成方式，分别是： 1. d1: 生成一个长度为100的一维数组，每个元素是从均值为3，标准差为2的正态分布中随机抽取的数值。 2. d2: 生成一个长度为100的一维数组，每个元素是从自由度为2，分子自由...

# 随机生成一个样本数据 y_true = np.random.randint(0, 2, size=100) y_pred = np.random.randint(0, 2, size=100)

好的，你的第一个问题是关于随机生成...其中，np.random.randint(0, 2, size=100) 表示生成一个大小为100的随机整数数组，每个整数的范围是[0,2)，即0或1。y_true 和 y_pred 分别表示样本的真实标签和预测标签。

x1 = np.random.randint(image_size - h) y1 = np.random.randint(image_size - w) mask1[x1:x1 + h, y1:y1 + w:] = 0 什么意思

这段代码的意思是在一个大小为image_size的二维矩阵中，随机选取一个起始坐标(x1,y1)，并生成一个大小为h*w的矩形掩码，将该掩码对应的元素设置为0。这种处理方式通常用于图像数据增强中的随机裁剪操作。

arr = np.random.randint(100, size=(100, 1, 2))[:, 0, :] ## 初始化聚类中心和聚类容器 m = 5 r = np.random.randint(arr.__len__() - 1) k_arr = np.array([arr[r]])

1. 使用 np.random.randint 生成一个形状为 (100, 1, 2) 的随机整数数组，范围在 0 到 99 之间。然后通过切片操作 [:, 0, :] 将其变为形状为 (100, 2) 的二维数组，即去除中间的维度。 2. 初始化变量 m 为...

matrix_r = np.random.randint(0, 256, size=(128, 128)) print(matrix_r) matrix_g = np.random.randint(0, 256, size=(128, 128)) matrix_b = np.random.randint(0, 256, size=(128, 128)) print(matrix_b) print(matrix_b.shape) # 将三个矩阵拼接成一个3通道128乘128的图片

要将三个矩阵拼接成一个3通道128乘128的图片，可以使用matplotlib库中的imshow函数来实现，代码如下： import matplotlib.pyplot as plt # 将三个矩阵拼接成一个3通道的矩阵 matrix_rgb = np.dstack((matrix_r...

import matplotlib.pyplot as plt import math import random import numpy as np pop_size = 50 # 种群数量 PC=0.6 # 交叉概率 PM=0.1 #变异概率 X_max=10 #最大值 X_min=0 #最小值 DNA_SIZE=10 #DNA长度与保留位数有关,2**10 当前保留3位小数点 N_GENERATIONS=100 """ 求解的目标表达式为： y = 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) x=[0,5] """ def aim(x):return 10*x#np.sin(5*x)+7*np.cos(4*x) def f1(pop): return pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) *(X_max-X_min)/ float(2**DNA_SIZE-1) +X_min def f2(pred): return pred + 1e-3 - np.min(pred) def f3(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop_size), size=pop_size, replace=True,p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def f4(parent, pop): if np.random.rand() < PC: i_ = np.random.randint(0, pop_size, size=1) cross_points = np.random.randint(0, 2, size=DNA_SIZE).astype(np.bool) parent[cross_points] = pop[i_, cross_points] return parent def f5(child,pm): for point in range(DNA_SIZE): if np.random.rand() < pm: child[point] = 1 if child[point] == 0 else 0 return child pop = np.random.randint(2, size=(pop_size, DNA_SIZE)) for i in range(N_GENERATIONS): #解码 X_value= ? #获取目标函数值 F_values = ? #获取适应值 fitness = ? if(i==0): max=np.max(F_values) max_DNA = pop[np.argmax(F_values), :] if(max<np.max(F_values)): max=np.max(F_values) max_DNA=pop[np.argmax(F_values), :] if (i % 10 == 0): print("Most fitted value and X: \n", np.max(F_values), decode(pop[np.argmax(F_values), :])) #选择 pop = ? pop_copy = pop.copy() #交叉 变异 for parent in pop: child = ? child = ? parent[:] = child print("目标函数最大值为：",max) print("其DNA值为：",max_DNA) print("其X值为：",decode(max_DNA))

根据上下文推测，需要补全的是代码中的几个函数和变量的值，具体如下： 1. 解码函数 decode()，可以根据DNA序列计算出对应的x值。假设DNA序列中的每一位代表x值的二进制小数点后一位，那么可以使用如下代码实现：...

请在不影响结果的条件下改变代码的样子：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1len = 21 x2len = 18 LEN = x1len + x2len POPULATION_SIZE = 100 GENERATIONS = 251 CROSSOVER_RATE = 0.7 MUTATION_RATE = 0.3 pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = x1.dot(2**np.arange(x1len)[::-1]) x2 = x2.dot(2**np.arange(x2len)[::-1]) x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np.power(2,x2len)-1) return x1,x2 def func(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): return func(pop); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]), size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] C[0,pt:] = pop[IdxP2, pt:] np.append(pop, C, axis=0) return def mutation(idx,pop): if np.random.rand() < MUTATION_RATE: mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): fitness = fn(pop) pop = selection(pop, fitness) if generation%50 == 0: ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d', title = "generation："+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(pop) ax.scatter(x1,x2,z) for idx in range(POPULATION_SIZE): crossover(idx,pop) mutation(idx,pop) idx = np.argmax(fitness) if best_score < fitness[idx]: best_score = fitness[idx] best_chrom = pop[idx, :] plt.show() print('最优解:', best_chrom, '| best score: %.2f' % best_score)

pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np....

解释代码：def mask_random(img): # 生成随机掩膜 mask1 = np.ones((image_size, image_size, 3)) h = 50 w = 50 x1 = np.random.randint(image_size - h) y1 = np.random.randint(image_size - w) mask1[x1:x1 + h, y1:y1 + w:] = 0 # 遮罩区域像素值赋0 mask1 = mask1.transpose(2, 0, 1) img_masked1 = img * torch.from_numpy(mask1).float() return img_masked1, mask1

def mask_random(img) 的代码解释： 这是一个名为 mask_random 的 Python 函数，它接受一个图片参数 img。 这个函数的作用是对输入的图片进行随机遮挡。 在函数内部，它首先获取图片的宽和高，然后使用一个随机数...

image=np.array(grayImage,dtype=float) percent=0.001 num=int(percent*image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1=np.random.randint(image.shape[0]) temp2=np.random.randint(image.shape[1]) scale=150 noise=np.random.poisson(scale,1) image[temp1][temp2]+=noise out=image if out.min()<0: low_clip=-1. else: low_clip=0. out=np.clip(out,low_clip,255) expon_image=np.uint8(out) print(expon_image.shape) cv2.imshow("expon_image",expon_image) k=cv2.waitKey(0)优化这段代码的for循环

rand_x = np.random.randint(0, image.shape[0], num) rand_y = np.random.randint(0, image.shape[1], num) scale = 150 noise = np.random.poisson(scale, num) # 对图像进行操作 image[rand_x, rand_y] += ...

def crossover(population): for i in range(POP_SIZE-1): if np.random.rand() < CROSS_RATE: #以一定的交叉率进行交叉繁殖 j = np.random.randint(0, POP_SIZE, size=1) cross_point = np.random.randint(0, 2, size=2) population[i,cross_point[0]:] = population[j,cross_point[1]:] population[j,cross_point[1]:] = population[i,cross_point[0]:] return population详细解释代码

然后，通过 np.random.randint(0, 2, size=2) 生成两个随机数，用于确定交叉点的位置。 交叉点之后的数据会互换，将当前个体的交叉点之后的部分替换为另一个个体对应交叉点之后的部分，而另一个个体的交叉点之后的...

image=np.array(grayImage/255,dtype=float) percent=0.01 num=int(percent*image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1=np.random.randint(image.shape[0]) temp2=np.random.randint(image.shape[1]) mean=0 var=0.04 noise=np.random.normal(mean,var**0.5,1) image[temp1][temp2]+=noise out=image if out.min()<0: low_clip=-1. else: low_clip=0. out=np.clip(out,low_clip,1) gasuss_image=np.uint8(out*255) print(gasuss_image.shape) cv2.imshow("gasuss_image",gasuss_image) k=cv2.waitKey(0)优化这段代码中的for循环

这段代码中的for循环可以使用numpy的随机索引来替代，可以提高代码的运行效率。优化后的代码如下： image = np.array(grayImage / 255, dtype=float) percent = 0.01 num = int(percent * image.shape[0] * ...

model_output = np.random.randint(2, size=10)

np.random.randint()函数用于生成随机整数，它的第一个参数是整数的范围，这里是2，表示生成的随机整数只能是0或1；第二个参数是生成随机整数的个数，这里是10。因此，model_output数组中的每个元素都是0或1。...

def crossover(population): for i in range(POP_SIZE - 1): if np.random.rand() < CROSS_RATE: # 以一定的交叉率进行交叉繁殖 j = np.random.randint(0, POP_SIZE, size=1) cross_point = np.random.randint(0, 2, size=2) population[i, cross_point[0]:] = population[j, cross_point[1]:] population[j, cross_point[1]:] = population[i, cross_point[0]:] return population 逐行解释这段代码，包括其中的参数

使用 np.random.randint() 函数从 0 到 POP_SIZE（不包括 POP_SIZE）之间随机选择一个整数作为索引值 j。 python cross_point = np.random.randint(0, 2, size=2) 随机选择两个交叉点。使用 np.random....

# 加入高斯噪声（均值： mean ，方差： var ，比例： percent ) image = np.array ( grayImage /255, dtype = float ) # 图像加入噪声比例 percent = 0.01 num = int(percent * image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1 = np.random.randint(image.shape[0]) temp2 = np.random.randint(image.shape[1]) mean=0 var=0.04 noise=np.random.normal(mean,var **0.5,1) image[temp1][temp2] += noise out = image请简化以上代码

coords = np.random.randint(0, image.size, num) noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num) # 添加噪声 image.flat[coords] += noise return image # 使用示例 grayImage = ... # 灰度图像 ...

random_matrix = np.random.randint(2, size=(rows, 256))

- np.random.randint(2, size=(rows, 256))：使用NumPy的random模块中的randint函数生成一个大小为(rows, 256)的随机整数矩阵，其中元素的取值范围是0（包括）和2（不包括）。由于第一个参数2是上界（exclusive）...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import pi k=2 M=2**k symLen=2**13 np.random.seed(2) txSymbols = np.random.randint(0,4,size=symLen) #plt.scatter(txSymbols.real,txSymbols.imag,c=txSymbols,cmap=plt.cm.Set1) rxSymbols=txSymbol

s+np.random.normal(0,1,symLen)+1j*np.random.normal(0,1,symLen) 这段代码中，txSymbols 是一个长度为 symLen 的随机整数数组，元素的取值在 [0,4) 范围内。rxSymbols 是 txSymbols 经过加性高斯白噪声信道后的...

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