mad python
时间: 2023-12-07 16:39:08 浏览: 29
MAD是中位数绝对偏差的缩写,是一种用于衡量数据集的离散程度的统计量。在Python中,可以使用numpy库来计算MAD。以下是一个简单的例子:
```python
import numpy as np
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6 7, 8, 9, 10]
median = np.median(data)
mad = np.median(np.abs(data - median))
print("Median Absolute Deviation: ", mad)
```
在这个例子中,我们首先导入了numpy库,然后定义了一个包含10个数字的数据集。接下来,我们使用numpy库中的median函数来计算数据集的中位数,并将结果存储在变量median中。然后,我们使用numpy库中的abs函数计算每个数据点与中位数之间的绝对偏差,并使用numpy库中的median函数计算这些绝对偏差的中位数,最终得到MAD。
相关问题
MAD python 实现
MAD(Move-Avoidance-Detection)是一种基于地图的游戏辅助工具,可以帮助玩家自动移动、避开障碍物、检测精灵并自动捕捉。下面是一个简单的 MAD Python 实现:
```python
import requests
import json
import time
# 设置 API 地址和密钥
api_url = 'https://your-api-url.com/rpc'
api_key = 'your-api-key'
# 设置起点和终点坐标
start_lat = 40.7127
start_lon = -74.0059
end_lat = 40.7589
end_lon = -73.9851
# 设置移动速度和步长
speed = 10 # 单位:千米/小时
step = 0.001 # 单位:经纬度
# 计算移动距离和时间
distance = ((end_lat - start_lat)**2 + (end_lon - start_lon)**2)**0.5
time_in_sec = distance / (speed / 3.6)
# 计算移动方向和步数
direction = (end_lat - start_lat) / distance, (end_lon - start_lon) / distance
steps = int(distance / step)
# 移动并检测
for i in range(steps):
# 计算新坐标
lat, lon = start_lat + i * step * direction[0], start_lon + i * step * direction[1]
# 发送请求
payload = {"location": {"latitude": lat, "longitude": lon}}
headers = {"Content-Type": "application/json", "X-Access-Token": api_key}
response = requests.post(api_url, data=json.dumps(payload), headers=headers)
# 解析响应
data = json.loads(response.text)
if data['responses'] and 'GET_MAP_OBJECTS' in data['responses'][0]:
map_objects = data['responses'][0]['GET_MAP_OBJECTS']
for map_cell in map_objects['map_cells']:
for wild_pokemon in map_cell['wild_pokemons']:
# 捕捉精灵
catch_pokemon(wild_pokemon)
time.sleep(1) # 等待 1 秒后继续移动
for catchable_pokemon in map_cell['catchable_pokemons']:
# 捕捉精灵
catch_pokemon(catchable_pokemon)
time.sleep(1) # 等待 1 秒后继续移动
for nearby_pokemon in map_cell['nearby_pokemons']:
# 检测附近的精灵
detect_pokemon(nearby_pokemon)
time.sleep(1) # 等待 1 秒后继续移动
# 等待一段时间后再次移动
time.sleep(time_in_sec / steps)
```
这段代码中,我们首先设置了 API 地址和密钥,以及起点和终点的坐标。然后计算了移动距离、时间、方向和步数。在移动过程中,我们向 API 发送请求,获取当前位置的地图信息,并检测是否有精灵出现或附近有精灵。如果有,就进行捕捉或检测操作。最后,我们等待一段时间后再次移动,直到到达终点为止。
AMAD优化算法python代码
以下是使用Python实现AMAD优化算法的示例代码:
```python
import numpy as np
def amad(grad_func, x_init, alpha=0.01, beta1=0.9, beta2=0.999, beta=0.5, epsilon=1e-8, max_iter=1000):
"""
AMAD优化算法实现函数
:param grad_func: 梯度计算函数,接受x参数返回梯度值
:param x_init: 初始值
:param alpha: 学习率
:param beta1: 梯度动量项衰减率
:param beta2: 梯度平方动量项衰减率
:param beta: 超参数,用于平衡两个动量项的作用
:param epsilon: 平滑项
:param max_iter: 最大迭代次数
:return: 优化后的x值
"""
x = x_init
v = np.zeros_like(x)
m = np.zeros_like(x)
for i in range(max_iter):
g = grad_func(x)
v = beta1 * v + (1 - beta1) * g
m = beta2 * m + (1 - beta2) * np.square(g)
v_hat = v / (1 - np.power(beta1, i+1))
m_hat = m / (1 - np.power(beta2, i+1))
x -= alpha * (v_hat + beta * m_hat) / (np.sqrt(m_hat) + epsilon)
return x
```
该函数接受一个梯度计算函数`grad_func`、初始值`x_init`和一些超参数,返回优化后的`x`值。在每次迭代中,根据当前梯度和动量项更新`v`和`m`,并计算偏差校正后的动量项`v_hat`和`m_hat`,最后根据更新后的动量项和超参数调整`x`值。