import numpy as np from numpy.ma import cos import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import datetime import warnings warnings.filterwarnings("ignore") np.random.seed(2022) DNA_SIZE = 24 #编码长度 POP_SIZE =100 #种群大小 CROSS_RATE = 0.8 #交叉率 MUTA_RATE = 0.15 #变异率 Iterations = 10 #代次数 X_BOUND = [0,10] #X区间 Y_BOUND = [0,10] #Y区间 ########## Begin ########## # 适应度函数 def F(x, y): return # 对数据进行编码 def decodeDNA(pop): #解码 x_pop = pop[:,1::2] #奇数列表示X y_pop = pop[:,::2] #偶数列表示y # 适应度评估 def getfitness(pop): x,y = decodeDNA(pop) # 选择 def select(pop, fitness): # 根据适应度选择 temp = return pop[temp] # 交叉 def crossmuta(pop, CROSS_RATE): # 变异 def mutation(temp, MUTA_RATE): ########## End ########## def print_info(pop): #用于输出结果 fitness = getfitness(pop) maxfitness = np.argmax(fitness) #返回最大值的索引值 print("max_fitness:", fitness[maxfitness]) x,y = decodeDNA(pop) print("最优的基因型：", pop[maxfitness]) print("(x, y):", (x[maxfitness], y[maxfitness])) print("F(x,y)_max = ",F(x[maxfitness],y[maxfitness])) def plot_3d(ax): X = np.linspace(*X_BOUND, 100) Y = np.linspace(*Y_BOUND, 100) X, Y = np.meshgrid(X, Y) Z = F(X, Y) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm) ax.set_zlim(-20, 100) ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z') plt.pause(3) # plt.show() start_t = datetime.datetime.now() if __name__ == "__main__": fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) plt.ion() plot_3d(ax) pop = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE * 2)) for _ in range(Iterations): # 迭代N代 x, y = decodeDNA(pop) if 'sca' in locals(): sca.remove() sca = ax.scatter(x, y, F(x, y), c='black', marker='o'); # plt.show(); plt.pause(0.1) pop = np.array(crossmuta(pop, CROSS_RATE)) fitness = getfitness(pop) pop = select(pop, fitness) # 选择生成新的种群 end_t = datetime.datetime.now() print_info(pop) plt.ioff() plot_3d(ax) plt.savefig("/data/workspace/myshixun/step1/student/img.jpg")

这是一个Python代码段，使用了numpy、matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d库进行科学计算和可视化。其中，DNA_SIZE变量表示DNA序列的长度，其他代码用于生成随机数并在三维空间中绘制某些数据。也使用了warnings库来忽略警告信息。

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

这段代码的作用是导入必要的Python库，其中包括NumPy，Matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d。

NumPy是Python的一个开源数学库，用于处理大型多维数组和矩阵，以及用于数学函数的高级操作。

Matplotlib是一个用于创建高质量图表和可视化的Python库，可以生成各种类型的图表，包括线图、散点图、直方图等。

mpl_toolkits.mplot3d是Matplotlib中用于创建3D图形的工具包。其中，Axes3D是用于在2D平面上绘制3D图形的类。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import h5py import random import os from plyfile import PlyData import subprocess from scipy.spatial import KDTree

这段代码与之前提到的代码是相同的，它导入了一些必要的库，包括`mpl_toolkits.mplot3d`用于创建3D图形，`matplotlib.pyplot`用于绘图，`numpy`用于数值计算，`h5py`用于处理HDF5格式数据，`random`用于生成随机数，`os`用于与操作系统交互。同时，还导入了`PlyData`和`subprocess`库。

最后，它还导入了`scipy.spatial`库中的`KDTree`类，用于进行KD树的构建和查询。

这段代码可能用于读取和处理三维点云数据，并使用KD树进行一些查询或计算。如果你有更具体的问题或需求，请告诉我，我会尽力帮助你。