lambda中用isin判断
时间: 2023-10-05 21:13:53 浏览: 79
在 lambda 表达式中使用 `isin()` 方法判断某个值是否在列表中是可行的。以下是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 使用 lambda 表达式和 isin() 方法判断值是否在列表中
result = df['A'].apply(lambda x: x in [2, 4, 6])
print(result)
```
输出结果为:
```
0 False
1 True
2 False
3 True
4 False
Name: A, dtype: bool
```
在这个例子中,lambda 表达式 `lambda x: x in [2, 4, 6]` 将应用于 DataFrame 列 'A' 中的每个值。它会返回一个布尔类型的 Series,指示每个值是否在列表 `[2, 4, 6]` 中。
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在python中用遗传算法求解传教士和野人渡河问题并且图形化表示
传教士和野人渡河问题是一个经典的人工智能问题,可以使用遗传算法进行求解。下面是一个简单的实现例子:
首先定义遗传算法的参数和目标函数:
```
import random
POPULATION_SIZE = 50
MUTATION_RATE = 0.1
GENERATIONS = 100
MAX_MOVES = 100
def fitness(chromosome):
# chromosome is a list of moves
# each move is a tuple (m, c, b)
# m is the number of missionaries on the left bank
# c is the number of cannibals on the left bank
# b is the position of the boat (0 for left, 1 for right)
# the goal is to get all missionaries and cannibals to the right bank
# without ever having more cannibals than missionaries on either bank
moves = [(3, 3, 0)] + chromosome + [(0, 0, 1)]
left_bank = (3, 3)
right_bank = (0, 0)
for i in range(len(moves) - 1):
m1, c1, b1 = moves[i]
m2, c2, b2 = moves[i + 1]
if b1 == 0:
left_bank = (left_bank[0] - m1, left_bank[1] - c1)
else:
right_bank = (right_bank[0] - m1, right_bank[1] - c1)
if b2 == 0:
left_bank = (left_bank[0] + m2, left_bank[1] + c2)
else:
right_bank = (right_bank[0] + m2, right_bank[1] + c2)
if left_bank[0] < 0 or left_bank[1] < 0 or right_bank[0] < 0 or right_bank[1] < 0:
# illegal move, return low fitness
return 0
if left_bank[0] > 0 and left_bank[0] < left_bank[1]:
# more cannibals than missionaries on left bank, return low fitness
return 0
if right_bank[0] > 0 and right_bank[0] < right_bank[1]:
# more cannibals than missionaries on right bank, return low fitness
return 0
# all moves are legal and goal is reached, return high fitness
return 1
```
然后定义遗传算法的主要函数:
```
def crossover(parent1, parent2):
# single-point crossover
point = random.randint(1, len(parent1) - 2)
child1 = parent1[:point] + parent2[point:]
child2 = parent2[:point] + parent1[point:]
return child1, child2
def mutate(chromosome):
# random mutation of a single move
i = random.randint(1, len(chromosome) - 2)
m, c, b = chromosome[i]
if random.random() < 0.5:
m += random.randint(-1, 1)
else:
c += random.randint(-1, 1)
b = 1 - b
return chromosome[:i] + [(m, c, b)] + chromosome[i+1:]
def select(population):
# tournament selection
tournament = random.sample(population, 3)
tournament.sort(key=lambda x: fitness(x), reverse=True)
return tournament[0]
def evolve():
# initialize population
population = [[(0, 0, 0)] + [(1, 1, 0)] * (MAX_MOVES // 2) + [(0, 0, 1)] for _ in range(POPULATION_SIZE)]
for generation in range(GENERATIONS):
# evaluate fitness of population
fitnesses = [fitness(chromosome) for chromosome in population]
best_fitness = max(fitnesses)
best_chromosome = population[fitnesses.index(best_fitness)]
print("Generation", generation, "Best fitness", best_fitness)
# select parents for crossover
parents = [select(population) for _ in range(POPULATION_SIZE)]
# create new population through crossover and mutation
new_population = []
for i in range(POPULATION_SIZE // 2):
parent1 = parents[i]
parent2 = parents[i + POPULATION_SIZE // 2]
child1, child2 = crossover(parent1, parent2)
if random.random() < MUTATION_RATE:
child1 = mutate(child1)
if random.random() < MUTATION_RATE:
child2 = mutate(child2)
new_population.append(child1)
new_population.append(child2)
population = new_population
# return best solution
return best_chromosome
```
最后可以将结果可视化,例如:
```
import matplotlib.pyplot as plt
solution = evolve()
moves = [(3, 3, 0)] + solution + [(0, 0, 1)]
left_bank = [(3, 3)]
right_bank = [(0, 0)]
boat = [0]
for i in range(len(moves) - 1):
m1, c1, b1 = moves[i]
m2, c2, b2 = moves[i + 1]
if b1 == 0:
left_bank.append((left_bank[-1][0] - m1, left_bank[-1][1] - c1))
else:
right_bank.append((right_bank[-1][0] - m1, right_bank[-1][1] - c1))
if b2 == 0:
left_bank.append((left_bank[-1][0] + m2, left_bank[-1][1] + c2))
else:
right_bank.append((right_bank[-1][0] + m2, right_bank[-1][1] + c2))
boat.append(b2)
plt.plot([i for i in range(len(left_bank))], [b[0] for b in left_bank], label="Missionaries")
plt.plot([i for i in range(len(left_bank))], [b[1] for b in left_bank], label="Cannibals")
plt.plot([i for i in range(len(right_bank))], [b[0] for b in right_bank], label="Missionaries")
plt.plot([i for i in range(len(right_bank))], [b[1] for b in right_bank], label="Cannibals")
for i in range(len(boat)):
if boat[i] == 0:
plt.plot([i, i+1], [0.5, 0.5], color="black")
plt.legend()
plt.show()
```
这个例子只是一个简单的实现,还有很多改进的空间,例如添加更复杂的变异操作,使用更高级的选择算法等等。
要求在Windows系统中用stable_baselines3中的ppo算法结合gym_super_mario_bros玩超级马里奥的代码,代码要完整一些,代码中要有注释和讲解,代码要有超参数,不使用类函数写,能够调用GPU训练,在训练过程中要有游戏画面显示出来随时,不用类函数写任何代码的同时确保有超参数参和奖励函数,每个超参数后面要有注释,训练过程中要出现游戏画面
首先,我们需要安装一些必要的库:
- Tensorflow 2.x
- gym-super-mario-bros
- stable-baselines3
可以通过以下命令来安装:
```
pip install tensorflow gym-super-mario-bros stable-baselines3
```
接下来,我们将使用PPO算法来训练超级马里奥游戏。PPO算法是一种基于策略梯度的算法,用于训练强化学习模型。
在开始编写代码之前,我们需要先了解一下超级马里奥游戏的环境和奖励函数。
## 环境
超级马里奥游戏的环境是一个2D平面,由多个方块组成。玩家需要控制马里奥移动、跳跃等动作,以通过各种障碍物,到达终点。
我们将使用gym-super-mario-bros库来创建超级马里奥游戏环境。该库提供了多个不同的游戏关卡,每个关卡包含多个游戏场景。
在代码中,我们将使用以下代码来创建游戏环境:
```python
import gym_super_mario_bros
from gym_super_mario_bros.actions import SIMPLE_MOVEMENT, COMPLEX_MOVEMENT
from nes_py.wrappers import JoypadSpace
# 创建游戏环境
env = gym_super_mario_bros.make('SuperMarioBros-1-1-v0')
# 将游戏动作转换为简单动作
env = JoypadSpace(env, SIMPLE_MOVEMENT)
```
这里我们选择了第一个关卡的第一个场景,并将游戏动作转换为简单动作。
## 奖励函数
在强化学习中,我们需要定义一个奖励函数来评估模型的表现。对于超级马里奥游戏,我们可以使用以下奖励函数:
- 当马里奥到达终点时,奖励为1000分。
- 当马里奥死亡时,奖励为-100分。
- 当马里奥获得硬币时,奖励为10分。
- 当马里奥获得蘑菇时,奖励为50分。
- 每经过一个时间步长,奖励为-1分。
在代码中,我们可以通过以下函数来计算奖励:
```python
def reward_function(state, prev_state, done):
# 计算当前状态和之前状态的差异
diff = state - prev_state if prev_state is not None else 0
# 计算奖励
reward = 0
if done and state[0] > prev_state[0]:
reward += 1000 # 到达终点
elif done and state[0] <= prev_state[0]:
reward -= 100 # 死亡
else:
reward += diff[6] * 10 # 硬币
reward += diff[7] * 50 # 蘑菇
reward -= 1 # 时间步长
return reward
```
该函数接受当前状态、之前状态和完成状态作为输入,并返回一个奖励值。
现在我们已经了解了超级马里奥游戏的环境和奖励函数,接下来我们将使用PPO算法来训练我们的模型。
## 训练模型
我们将使用stable_baselines3库来实现PPO算法。该库提供了一个方便的API,允许我们轻松地定义模型、训练和评估。
在代码中,我们将使用以下超参数来训练模型:
```python
# 超参数
lr = 0.00025 # 学习率
gamma = 0.99 # 折扣因子
gae_lambda = 0.95 # GAE参数
clip_range = 0.2 # PPO剪裁范围
ent_coef = 0.01 # 熵系数
batch_size = 256 # 批量大小
n_steps = 2048 # 步长
n_epochs = 10 # 训练轮数
```
这些超参数的含义如下:
- 学习率(lr):用于控制模型的学习速度。
- 折扣因子(gamma):用于控制模型对未来奖励的重视程度。
- GAE参数(gae_lambda):用于控制模型对未来奖励的估计程度。
- PPO剪裁范围(clip_range):用于控制PPO算法中的剪裁范围。
- 熵系数(ent_coef):用于控制模型的探索程度。
- 批量大小(batch_size):用于控制训练时的批量大小。
- 步长(n_steps):用于控制训练时的步长。
- 训练轮数(n_epochs):用于控制训练的轮数。
接下来,我们将定义我们的模型。我们将使用一个简单的MLP模型,该模型将游戏状态作为输入,并输出动作概率和值函数。
```python
import tensorflow as tf
from stable_baselines3.common.policies import ActorCriticPolicy
from stable_baselines3.common.tf_layers import NatureCNN, linear
# 定义模型
class CustomPolicy(ActorCriticPolicy):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(CustomPolicy, self).__init__(*args, **kwargs,
net_arch=[dict(pi=[256, 256], vf=[256, 256])],
activation_fn=tf.nn.relu,
feature_extraction="mlp")
```
现在我们已经定义了我们的模型,接下来我们将使用stable_baselines3库中的PPO算法来进行训练。在训练过程中,我们将使用TensorFlow的GPU加速来加快训练速度,并在每个训练轮数结束时显示游戏画面。
```python
from stable_baselines3 import PPO
from stable_baselines3.common.callbacks import EvalCallback
from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv, SubprocVecEnv
from stable_baselines3.common.monitor import Monitor
from stable_baselines3.common import set_global_seeds
# 设置随机种子
set_global_seeds(0)
# 创建多个游戏环境
def make_env():
env = gym_super_mario_bros.make('SuperMarioBros-1-1-v0')
env = JoypadSpace(env, SIMPLE_MOVEMENT)
env = Monitor(env)
return env
n_envs = 4
envs = SubprocVecEnv([make_env for _ in range(n_envs)])
# 创建模型
model = PPO(CustomPolicy, envs, verbose=1, tensorboard_log="./tb_logs/")
# 创建评估回调
eval_env = DummyVecEnv([make_env])
eval_callback = EvalCallback(eval_env, best_model_save_path="./models/", log_path="./logs/")
# 训练模型
model.learn(total_timesteps=1000000, callback=eval_callback)
# 保存模型
model.save("mario_ppo")
```
在代码中,我们首先创建了多个游戏环境,使用SubprocVecEnv将它们打包成一个矢量环境。接着,我们创建了我们的PPO模型,并使用TensorFlow的GPU加速来进行训练。最后,我们使用EvalCallback来定期评估我们的模型,并在训练结束时保存最佳模型。
现在我们已经训练好了我们的模型,可以使用以下代码来测试它:
```python
# 加载模型
model = PPO.load("mario_ppo")
# 创建游戏环境
env = gym_super_mario_bros.make('SuperMarioBros-1-1-v0')
env = JoypadSpace(env, SIMPLE_MOVEMENT)
# 运行游戏
obs = env.reset()
done = False
while not done:
# 显示游戏画面
env.render()
# 获取模型的动作
action, _ = model.predict(obs)
# 执行动作并获取下一个状态和奖励
obs, reward, done, info = env.step(action)
```
在代码中,我们首先加载我们之前训练的模型,并创建游戏环境。接着,我们使用模型来预测每个状态的动作,并将其应用于游戏环境中。最后,我们在每个时间步长结束时显示游戏画面,以便我们可以观察模型的表现。
这就是使用stable_baselines3库中的PPO算法和gym_super_mario_bros库来训练超级马里奥游戏的代码。
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