def func(x=[],y=[6,7]): x.append(8) y.append(8) return(x+y) print() print(func(func()),end=';')

时间: 2023-05-23 18:05:55 浏览: 443
PY

print("数值1:%s" % a) print("数值2:%s" % b) "加法:", end="")

A: 你好,以下是代码解释: - 函数 func 接收两个参数 x 和 y,默认分别为空列表 [] 和 [6,7]。 - 在函数体中,将数字 8 分别添加到 x 和 y 列表中。 - 最终返回列表 x 和 y。 下面解释一下这行代码: print(func(func()),end=';') - 首先调用 func() 函数,因为没有传递参数,所以使用默认参数 [] 和 [6,7],并将数字 8 分别添加到两个列表中。此时 x=[8],y=[6,7,8]。 - 然后将 func() 的返回值(即 x 和 y 列表)作为参数再次传递给 func() 函数。此时 x=[8,8],y=[6,7,8,8]。 - 最后打印函数返回值,即 [8,8] 和 [6,7,8,8],用分号结束输出。 因此,这行代码的输出结果为: [8, 8] [6, 7, 8, 8];
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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)

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