mente(arlo_pi<-function)(n){ num=1 for(i in 1:n){ x<-runif(1,-1,1) y<-runfi(1,-1,1) if(x^2+y^2<=1){ num=num+1 } } return(4*num/n) }修改代码让他运行
时间: 2024-03-23 20:35:55 浏览: 33
你提供的代码存在一些语法错误,下面是修改后的代码:
```
arlo_pi <- function(n) {
num <- 1
for (i in 1:n) {
x <- runif(1, -1, 1)
y <- runif(1, -1, 1)
if (x^2 + y^2 <= 1) {
num <- num + 1
}
}
return(4 * num / n)
}
```
这个函数的作用是通过模拟随机点的方式估算圆周率的值。函数的参数n表示模拟的随机点总数,函数返回模拟得到的圆周率的估计值。
相关问题
Il s’agit d’un anneau de communication. Écrire un programme MPI où parmi n processus, le processus de rang r reçoit la valeur 1000 + (r − 1) du processus de rang r − 1, 1 ≤ r ≤ n − 1, et où le processus de rang 0 reçoit la valeur 1000 + (n − 1) du processus de rang n − 1
Voici un exemple de programme MPI en C qui implémente l'anneau de communication décrit dans votre question :
```c
#include <mpi.h>
#include <stdio.h>
int main(int argc, char** argv) {
int rank, size, value;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
if (rank == 0) {
// Le processus 0 envoie la valeur 1000 + (n - 1) au processus 1
value = 1000 + size - 1;
MPI_Send(&value, 1, MPI_INT, 1, 0, MPI_COMM_WORLD);
}
for (int i = 1; i < size; i++) {
if (rank == i) {
// Le processus i reçoit la valeur du processus i - 1
MPI_Recv(&value, 1, MPI_INT, i - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
printf("Process %d received value %d from process %d\n", rank, value, i - 1);
// Le processus i envoie la valeur 1000 + (i - 1) au processus i + 1
value = 1000 + i - 1;
if (i < size - 1) {
MPI_Send(&value, 1, MPI_INT, i + 1, 0, MPI_COMM_WORLD);
}
}
}
if (rank == 0) {
// Le processus 0 reçoit la valeur du processus n - 1
MPI_Recv(&value, 1, MPI_INT, size - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
printf("Process %d received value %d from process %d\n", rank, value, size - 1);
}
MPI_Finalize();
return 0;
}
```
Le programme commence par initialiser MPI et obtenir le rang de chaque processus et la taille du communicateur MPI_COMM_WORLD. Le processus 0 envoie la valeur 1000 + (n - 1) au processus 1 en utilisant MPI_Send. Ensuite, chaque processus i (1 <= i < n) reçoit la valeur du processus i - 1 avec MPI_Recv et envoie la valeur 1000 + (i - 1) au processus i + 1 en utilisant MPI_Send (sauf pour le dernier processus, qui ne peut pas envoyer de valeur). Finalement, le processus 0 reçoit la valeur du dernier processus en utilisant MPI_Recv et affiche les valeurs reçues.
Notez que ce programme suppose que le nombre de processus est supérieur à 1. Si n = 1, il ne se passera rien.
bagging算法代码
以下是一个简单的 Bagging 算法的 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.utils import resample
class BaggingClassifier:
def __init__(self, n_estimators=10, max_samples=1.0, max_features=1.0):
self.n_estimators = n_estimators # 子分类器数量
self.max_samples = max_samples # 每个子分类器的样本数比例
self.max_features = max_features # 每个子分类器的特征数比例
self.estimators_ = [] # 子分类器集合
def fit(self, X, y):
n_samples, n_features = X.shape
n_sub_samples = int(self.max_samples * n_samples)
n_sub_features = int(self.max_features * n_features)
for i in range(self.n_estimators):
X_sub, y_sub = resample(X, y, n_samples=n_sub_samples)
estimator = DecisionTreeClassifier(max_features=n_sub_features)
estimator.fit(X_sub, y_sub)
self.estimators_.append(estimator)
def predict(self, X):
y_pred = np.zeros((X.shape[0], len(self.estimators_)))
for i, estimator in enumerate(self.estimators_):
y_pred[:, i] = estimator.predict(X)
return np.mean(y_pred, axis=1).astype(int)
```
该代码实现了一个 Bagging 分类器,使用决策树作为子分类器。在 `fit` 方法中,首先对数据进行随机采样,然后使用决策树拟合数据。在 `predict` 方法中,对所有子分类器的预测结果取平均值作为最终预测结果。
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