python实现N-HiTS代码
时间: 2023-10-01 20:06:26 浏览: 114
以下是一个基本的 Python 实现 N-HiTS 的代码:
```python
import numpy as np
def n_hits(n, p):
"""
:param n: int, the number of trials
:param p: float, the probability of success
:return: int, the number of successes in n trials
"""
successes = 0
for i in range(n):
if np.random.uniform() < p:
successes += 1
return successes
```
这个函数使用 NumPy 库中的随机数生成器来模拟 Bernoulli 实验。在每次实验中,函数生成一个在0和1之间均匀分布的随机数,如果这个随机数小于成功概率 `p`,则将成功次数增加1。最后,函数返回成功次数。
相关问题
python实现HITS算法实例
可以使用networkx库来实现HITS算法,以下是一个简单的Python代码示例:
```python
import networkx as nx
# 构建图
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([(1,2),(1,3),(2,4),(3,4),(4,5),(5,4)])
# 初始化权重
nx.set_node_attributes(G, 1, 'hub')
nx.set_node_attributes(G, 1, 'authority')
# 迭代计算
for i in range(10):
# 计算每个节点的authority值
for node in G.nodes():
G.nodes[node]['authority'] = sum([G.nodes[n]['hub'] for n in G.predecessors(node)])
# 计算每个节点的hub值
for node in G.nodes():
G.nodes[node]['hub'] = sum([G.nodes[n]['authority'] for n in G.successors(node)])
# 归一化
norm = max([abs(G.nodes[node]['hub']) for node in G.nodes()])
for node in G.nodes():
G.nodes[node]['hub'] /= norm
G.nodes[node]['authority'] /= norm
# 输出结果
print("节点的hub值:", nx.get_node_attributes(G, 'hub'))
print("节点的authority值:", nx.get_node_attributes(G, 'authority'))
```
这个代码示例中,我们使用了networkx库来构建图,并使用set_node_attributes函数来初始化每个节点的hub和authority值。然后,我们进行了10次迭代计算,每次计算先更新每个节点的authority值,再更新每个节点的hub值。最后,我们输出了每个节点的hub和authority值。
hits算法python实现
可以的,hits算法可以用Python实现,可以使用Python中的numpy和scipy库来实现,以下是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
n = 4 # 网络中节点的数量
m = 5 # 网络中链接的数量
# 构建链接矩阵
links = np.array([[0, 1], [0, 2], [1, 2], [2, 0], [2, 3]])
link_matrix = csr_matrix(([1] * m, (links[:, 0], links[:, 1])), shape=(n, n))
# 初始化Hub和Authority向量
h = np.ones(n)
a = np.ones(n)
# 迭代计算Hub和Authority向量
for i in range(10):
a = link_matrix.transpose().dot(h)
h = link_matrix.dot(a)
# 输出结果
print("Hub向量:", h)
print("Authority向量:", a)
```
这段代码实现了HITS算法,并计算了给定网络中每个节点的Hub和Authority值。
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