解释这行代码:atom_idx_1 = molecule.GetSubstructMatch(Chem.MolFromSmarts(f'[C]~*{r}'))
时间: 2024-05-21 09:13:09 浏览: 9
这行代码是根据化学结构中的SMARTS模式匹配来获取分子中与特定基团相连的原子的下标。其中,f'[C]~*{r}'表示SMARTS模式,[C]表示相邻的原子是碳,~*表示与碳原子相连的任何原子,{r}表示r变量的值,即前面定义的分子基团。Chem.MolFromSmarts()函数将SMARTS字符串转换成分子对象,molecule.GetSubstructMatch()函数返回与SMARTS匹配的分子的下标。
相关问题
翻译代码: best_net = None for gen in range(self.generations): parents = [] for i in range(self.pop_size): idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) parent1 = self.pop[max(idx1, key=lambda i: fitness_scores[i])] parent2 = self.pop[max(idx2, key=lambda i: fitness_scores[i])] parents.append((parent1, parent2))
翻译如下:
```
best_net = None
for gen in range(self.generations):
parents = []
for i in range(self.pop_size):
idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False)
idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False)
parent1 = self.pop[max(idx1, key=lambda i: fitness_scores[i])]
parent2 = self.pop[max(idx2, key=lambda i: fitness_scores[i])]
parents.append((parent1, parent2))
```
意思是:
```
best_net = None # 初始化最好的神经网络
for gen in range(self.generations): # 进行多少代繁殖
parents = [] # 初始化父母列表
for i in range(self.pop_size): # 对于每一个个体
idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) # 随机选择一组父母
idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) # 随机选择另一组父母
parent1 = self.pop[max(idx1, key=lambda i: fitness_scores[i])] # 根据适应度选出第一个父母
parent2 = self.pop[max(idx2, key=lambda i: fitness_scores[i])] # 根据适应度选出第二个父母
parents.append((parent1, parent2)) # 将这两个父母加入到父母列表中
```
其中 `self.pop` 是神经网络的种群,`fitness_scores` 是每个神经网络的适应度得分。该段代码是在进行遗传算法的繁殖过程中选出父母,用于下一步的交叉和变异操作。
def __init__(self,ls = None): self._elems = [] if ls == None else ls.copy() self._heapify def _heapify(self): start = (len(self._elems)-2) // 2 for i in range(start,-1,-1): self._shift_down(i) def insert(self,value): self._elems.append(value) self._shift_up(len(self._elems)-1) def _shift_up(self,c_idx): if c_idx < 1:return p_idx = (c_idx - 1) // 2 if self._elems[c_idx] >= self._elems[p_idx]:return self._elems[c_idx],self._elems[p_idx] = self._elems[p_idx],self._elems[c_idx] self._shift_up(p_idx) def remove(self): value = self._elems[-1] del self._elems[-1] self._shift_down(0) return value def _shift_down(self,p_idx): l_idx = p_idx * 2 + 1 if l_idx >= len(self._elems):return mi = p_idx if self._elems[l_idx] < self._elems[mi]: mi = l_idx if l_idx + 1 < len(self._elems) and \ self._elems[l_idx+1] < self._elems[mi]: mi = l_idx + 1 if mi == p_idx:return self._elems[p_idx],self._elems[mi] = \ self._elems[mi],self._elems[p_idx] self._shift_down(mi) def level_order(self): return self._elems 解释一下这段代码
这段代码是实现了一个二叉堆类,具有以下方法:
1. `__init__(self,ls = None)`:初始化方法,如果传入一个列表ls,则将其复制到self._elems中,否则创建一个空列表。
2. `_heapify(self)`:将self._elems列表调整为一个二叉堆,从最后一个非叶子节点开始,依次向上调整。
3. `insert(self,value)`:将一个元素value插入到二叉堆中,并保持堆的性质。
4. `_shift_up(self,c_idx)`:将位于c_idx位置的元素向上移动,直到堆的性质被满足。
5. `remove(self)`:删除堆顶元素,并返回其值。
6. `_shift_down(self,p_idx)`:将位于p_idx位置的元素向下移动,直到堆的性质被满足。
7. `level_order(self)`:返回一个列表,表示二叉堆的层次遍历结果。
其中,使用了递归的方式实现了_shift_up和_shift_down方法,使得代码更加简洁易读。代码中还定义了一个_heapify方法,在初始化时自动调用,以便将传入的列表调整为一个二叉堆。
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