random.randint(1,20) for k in range(Job)

这段代码有一个语法错误，应该在前面加上一个变量名来存储这个列表，比如：

numbers = [random.randint(1, 20) for k in range(Job)]

这样就可以生成一个包含 Job 个随机整数的列表了。

相关问题

解释这段代码： def encode(self): init_pop = [] for _ in range(self.pop_size): one_string = [] for _ in range(self.shop.op_nb): one_string += list(np.random.permutation(self.shop.job_nb)) random.shuffle(one_string) two_string = [random.randint(0, self.shop.machine_nb-1) for _ in range(self.chrom_size)] individual = np.vstack([one_string, two_string]) init_pop.append(individual) return np.array(init_pop)

这段代码是一个encode方法的实现。该方法用于将问题的解编码为一个初始种群，其中每个个体表示一个可能的解。以下是代码的解释：

1. 创建一个空的初始种群列表 init_pop。
2. 使用循环创建pop_size个个体。
3. 在内部循环中，生成一个长度为shop.op_nb的列表one_string，用来表示每个操作的顺序。通过使用np.random.permutation对self.shop.job_nb进行随机排列，将生成的随机排列添加到one_string列表中。
4. 使用random.shuffle对one_string列表进行随机重排，以确保每个操作都有一个随机的位置。
5. 生成一个长度为chrom_size的列表two_string，用来表示每个操作所在的机器编号。通过使用random.randint(0, self.shop.machine_nb-1)生成随机整数，并将其添加到two_string列表中。
6. 创建一个individual数组，其中包含one_string和two_string两个列表，使用np.vstack将它们垂直堆叠在一起。
7. 将individual添加到init_pop列表中。
8. 返回一个numpy数组，其中包含所有生成的初始个体。

总结来说，这段代码通过生成随机的操作顺序和机器编号，创建了一个初始种群。这个种群用于后续的遗传算法优化过程。

# coding:utf-8 import pandas as pd import random job_list=['快递员','数据开发','运营主管','平面设计师'] list,dict,name1=[],{},'' print(type(name1)) for i in range(10): dict['id'] = '1000' + str(i) lenth=len(name1) while len(name1) < 5: if len(name1)==0: name1=random.randint(65,90) else: name1+=random.randint(97,122) dict['name']=name1 dict['job']=random.sample(job_list,1) list.append(dict) df=pd.DataFrame(list) 这代码有什么问题

这段代码存在几个问题：

1. 在使用字典 `dict` 前，需要先进行初始化，可以使用 `dict = {}` 进行初始化。

2. 在每次循环前，需要将 `name1` 进行清空，可以使用 `name1 = ''` 进行清空。

3. 在生成随机字母时，需要将生成的 ASCII 值转换为对应的字符，可以使用 `chr()` 函数进行转换。

4. 将 `dict` 添加到 `list` 中时，需要使用 `list.append(dict.copy())`，否则每次添加的都是同一个字典对象的引用。

修正后的代码如下：

import pandas as pd
import random

job_list = ['快递员', '数据开发', '运营主管', '平面设计师']
list, dict, name1 = [], {}, ''

for i in range(10):
    dict = {}
    dict['id'] = '1000' + str(i)
    
    name1 = ''
    while len(name1) < 5:
        if len(name1) == 0:
            name1 = chr(random.randint(65, 90))
        else:
            name1 += chr(random.randint(97, 122))
    
    dict['name'] = name1
    dict['job'] = random.sample(job_list, 1)
    list.append(dict.copy())

df = pd.DataFrame(list)

这样修改后的代码应该可以正确生成 DataFrame 对象了。