neighbour_solution.sort(key=lambda x: x[1])
时间: 2024-01-15 12:04:01 浏览: 38
你想要了解的是如何使用 lambda 表达式对 `neighbour_solution` 进行排序,以 `x[1]` 的值作为排序的依据。
lambda 表达式是一种匿名函数,它可以在一行代码中定义简单的函数。在这个例子中,`x` 是 `neighbour_solution` 中的每个元素,`x[1]` 是其中元素的第二个值。通过将 lambda 表达式作为 `key` 参数传递给 `sort()` 函数,你可以告诉它按照 `x[1]` 的值进行排序。
所以,执行完这行代码后,`neighbour_solution` 将按照第二个值进行升序排序。
相关问题
def algorithm(draw, grid, start, end): count = 0 open_set = PriorityQueue() open_set.put((0, count, start)) came_from = {} g_score = {node: float("inf") for row in grid for node in row} g_score[start] = 0 f_score = {node: float("inf") for row in grid for node in row} f_score[start] = h(start.get_pos(), end.get_pos()) open_set_hash = {start} while not open_set.empty(): for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() current = open_set.get()[2] open_set_hash.remove(current) if current == end: reconstruct_path(came_from, end, draw) end.make_end() return True for neighbour in current.neighbours: temp_g_score = g_score[current] + 1 if temp_g_score < g_score[neighbour]: came_from[neighbour] = current g_score[neighbour] = temp_g_score f_score[neighbour] = temp_g_score + h(neighbour.get_pos(), end.get_pos()) if neighbour not in open_set_hash: count += 1 open_set.put((f_score[neighbour], count, neighbour)) open_set_hash.add(neighbour) neighbour.make_open() draw() if current != start: current.make_closed() return False解释这段代码
这段代码是实现 A* 算法的主要函数,输入参数包括绘图函数 draw、地图 grid、起点 start 和终点 end。在算法过程中,首先初始化一些变量,包括一个优先队列 open_set、一个字典 came_from、两个字典 g_score 和 f_score。open_set 用于保存待扩展节点,came_from 保存每个节点的前驱节点,g_score 和 f_score 分别表示从起点到每个节点的实际代价和估计代价。算法开始时将起点加入 open_set,然后不断从 open_set 中取出代价最小的节点进行扩展,扩展的过程中更新各个节点的代价和前驱节点,并将扩展出的节点加入 open_set,直到找到终点为止。如果找到了终点,则通过 came_from 字典回溯路径并绘制出路径;如果 open_set 已经空了但还没有找到终点,则说明不存在可行路径。其中,h() 函数是计算两个节点间的曼哈顿距离。整个函数的返回值为布尔值,表示是否找到了可行路径。
class KnnRegressorCV: def __init__(self, ks=list(range(1, 21)), cv=LFold(5)): self.ks = ks self.cv = cv # YOUR CODE HERE def fit(self, x, y): df = pd.DataFrame(columns=["KValue", "LFoldID", "MSE_train", "MSE_test"]) count = 0 for k in self.ks: for index, each in enumerate(self.cv.split(x, y)): mse_train, mse_test = runknn(k, each[0], each[1], each[2].reshape(-1), each[3].reshape(-1)) df.at[count, "KValue"] = k df.at[count, "LFoldID"] = index df.at[count, "MSE_train"] = mse_train df.at[count, "MSE_test"] = mse_test count += 1 self.bestK = find_best_k(df, self.ks) self.y_train_ = y self.x_train_kdtree_ = KDTree(x) print("bestK internal:", self.bestK) return self # YOUR CODE HERE def predict(self, x): _, neighbours = self.x_train_kdtree_.query(x, k=self.bestK) neighbours = neighbours.reshape(len(x), self.k) neighbour_labels = self.y_train_[neighbours] pred = np.mean(neighbour_labels, axis=1) return pred给这段代码加注释
```
# 导入需要的库
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KDTree
# 定义 KNN 回归交叉验证类
class KnnRegressorCV:
def __init__(self, ks=list(range(1, 21)), cv=LFold(5)): # 初始化方法,参数包括 k 值列表和交叉验证方法
self.ks = ks # k 值列表
self.cv = cv # 交叉验证方法
def fit(self, x, y): # 模型训练方法,参数包括自变量和因变量
# 定义空的数据框用于存储模型评估结果
df = pd.DataFrame(columns=["KValue", "LFoldID", "MSE_train", "MSE_test"])
count = 0 # 定义计数器
for k in self.ks: # 遍历 k 值列表
for index, each in enumerate(self.cv.split(x, y)): # 遍历交叉验证的训练集和测试集
# 调用 runknn 函数进行模型评估,返回训练集和测试集的 MSE
mse_train, mse_test = runknn(k, each[0], each[1], each[2].reshape(-1), each[3].reshape(-1))
# 将评估结果存入数据框
df.at[count, "KValue"] = k
df.at[count, "LFoldID"] = index
df.at[count, "MSE_train"] = mse_train
df.at[count, "MSE_test"] = mse_test
count += 1 # 计数器加 1
# 调用 find_best_k 函数找到 MSE 最小的 k 值
self.bestK = find_best_k(df, self.ks)
self.y_train_ = y # 存储因变量
self.x_train_kdtree_ = KDTree(x) # 存储自变量的 KDTree
print("bestK internal:", self.bestK) # 打印最优的 k 值
return self # 返回模型自身
def predict(self, x): # 预测方法,参数为自变量
_, neighbours = self.x_train_kdtree_.query(x, k=self.bestK) # 找到最近的 k 个邻居
neighbours = neighbours.reshape(len(x), self.k) # 将邻居的索引转为二维数组
neighbour_labels = self.y_train_[neighbours] # 找到邻居的因变量值
pred = np.mean(neighbour_labels, axis=1) # 对邻居因变量值求平均,作为预测值
return pred # 返回预测值
```
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