补全右侧装饰器函数让a_function函数在运行之前打印“开始装饰”，运行之后打印“” def w1(func):结束装饰。 @w1 def a_function(var1,var2): printf(var1+var2) a_function(100,90)

可以使用以下代码实现:

def w1(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("开始装饰")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("结束装饰")
        return result
    return wrapper

@w1
def a_function(var1, var2):
    print(var1 + var2)

a_function(100, 90)

运行结果为：

开始装饰
190
结束装饰

相关问题

import numpy as np import pandas as pd from scipy.optimize import minimize from pygad import GA 读取数据 stations = pd.read_excel("附件 1：车站数据.xlsx") section_time = pd.read_excel("附件 2：区间运行时间.xlsx") OD_flow = pd.read_excel("附件 3：OD 客流数据.xlsx") section_flow = pd.read_excel("附件 4：断面客流数据.xlsx") other_data = pd.read_excel("附件 5：其他数据.xlsx") 参数设定 w1, w2, w3, w4 = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 目标函数 def fitness_function(solution, solution_idx): n1, n2 = solution D1, D2 = other_data["大交路运营里程"].values[0], other_data["小交路运营里 "].values[0] C_fixed = other_data["固定成本系数"].values[0] * (n1 + n2) C_variable = other_data["变动成本系数"].values[0] * (n1 * D1 + n2 * D2) T_wait = calculate_wait_time(n1, n2) T_onboard = calculate_onboard_time(n1, n2) cost = w1 C_fixed + w2 C_variable + w3 T_wait + w4 T_onboard return 1 / cost 计算等待时间 def calculate_wait_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算等待时间 T_wait = 0 return T_wait 计算在车时间 def calculate_onboard_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算在车时间 T_onboard = 0 return T_onboard 遗传算法求解 ga_instance = GA(num_generations=100, num_parents_mating=5, fitness_func=fitness_function, sol_per_pop=10, num_genes=2, gene_space=[(1, 20), (1, 20)], parent_selection_type="rank", keep_parents=2, crossover_type="single_point", mutation_type="random", mutation_percent_genes=10) ga_instance.run() solution, solution_fitness, _ = ga_instance.best_solution() n1, n2 = int(solution[0]), int(solution[1]) print(f"安排大交路列车开行的数量：{n1}") print(f"安排小交路列车开行的数量：{n2}")

这段代码是一个基于遗传算法求解的交通调度问题的代码。其中，读取了一些数据，包括车站数据、区间运行时间、OD客流数据、断面客流数据和其他数据。设置了一些参数，如权重系数和交路运营里程等。定义了目标函数，其中通过计算固定成本、变动成本、等待时间和在车时间来计算总成本，然后通过倒数的方式将总成本转化为适应度值。定义了两个子函数，用于计算等待时间和在车时间。最后使用遗传算法求解，并输出最优解，即安排大交路列车开行的数量和安排小交路列车开行的数量。

动态化梯度下降可视化3D其中loss=w12+w22，初始化w1=1,w2=3，学习率为0.1，并3D可视化动态下降,3D可视化的x轴为w1，y为w2,z为loss,python代码实现

动态可视化梯度下降的过程通常涉及使用Python库如`matplotlib`、`numpy`以及优化算法库，这里我们可以使用`scipy.optimize`中的`minimize`函数来进行优化，然后利用`plotly`进行3D图的绘制。以下是一个简单的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
import plotly.graph_objs as go
import plotly.express as px

# 初始化参数
w1 = 1
w2 = 3
learning_rate = 0.1
objective_func = lambda x: x[0]**2 + x[1]**2  # Loss function (L2 norm)

# 梯度下降优化
def gradient_descent(x, learning_rate, num_iterations):
    for _ in range(num_iterations):
        grad = np.array([2 * x[0], 2 * x[1]])  # Gradient at current point
        x -= learning_rate * grad
    return x

num_iterations = 100  # 迭代次数
initial_point = [w1, w2]
optimized_w = gradient_descent(initial_point, learning_rate, num_iterations)

# 计算损失值
loss = objective_func(optimized_w)

# 创建3D数据点
data = [[optimized_w[0], optimized_w[1], loss]]

# 3D散点图
fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(
    x=[data[0][0]],
    y=[data[0][1]],
    z=[data[0][2]],
    mode='markers',
    marker=dict(size=10, color='red', opacity=0.8)
)])

# 添加3D网格
x_range = np.linspace(-5, 5, 100)  # 范围设置
y_range = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x_range, y_range)
Z = X**2 + Y**2  # 计算每个网格点的loss
surf = go.Surface(x=X, y=Y, z=Z, opacity=0.7)

fig.add_trace(surf)
fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title="w1", yaxis_title="w2", zaxis_title="Loss"))

# 显示图表
fig.show()