用以下代码:import random def choice_n (n): n_ = [x for x in range(10)] m_ = [] if n > 0: for i in range(n): #书写答案 #书写答案 #书写答案 t = [str(x) for x in m_] t = "".join(t) return eval(t) else: return -1 print(choice_n(7))

时间: 2024-02-10 18:17:17 浏览: 30
好的,我知道你想要我完成的任务了。你需要我在 `# 书写答案` 的位置上写入代码,以便 `choice_n` 函数可以随机选择 `n` 个不同的数字,并将它们组成一个整数并返回。 以下是代码示例: ```python import random def choice_n(n): n_ = [x for x in range(10)] m_ = [] if n > 0: for i in range(n): num = random.choice(n_) m_.append(num) n_.remove(num) # 从列表中移除已经选择的数字 t = [str(x) for x in m_] t = "".join(t) return int(t) else: return -1 print(choice_n(7)) ``` 这个代码会在 `n_` 列表中选择 `n` 个不同的数字,并将它们放入 `m_` 列表中,然后将 `m_` 中的数字拼接成一个整数并返回。注意,我们需要使用 `random.choice()` 函数来从列表中随机选择一个数字,并且需要在选择后从 `n_` 中移除该数字,以确保不会选择重复的数字。
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import random def choice_n (n): n_ = [x for x in range(10)] m_ = [] if n > 0: for i in range(n): #书写答案 #书写答案 #书写答案 t = [str(x) for x in m_] t = "".join(t) return eval(t) else: return -1 print(choice_n(7))

根据代码,函数 `choice_n(n)` 的功能是从 0 到 9 中随机选择 n 个数字,并将这些数字组成一个整数返回。现在需要在代码中书写答案,以实现函数的功能。 以下是代码的完整实现: ``` import random def choice_n(n): n_ = [x for x in range(10)] m_ = [] if n > 0: for i in range(n): # 从 n_ 中随机选择一个数字并将其添加到 m_ 中 m_.append(random.choice(n_)) # 将 m_ 中的数字组成一个字符串,并将其转换为整数返回 t = [str(x) for x in m_] t = "".join(t) return int(t) else: return -1 print(choice_n(7)) ``` 在上面的代码中,我们使用 `random.choice` 函数从 `n_` 中随机选择一个数字,并将其添加到 `m_` 列表中。然后,我们将 `m_` 中的数字组成一个字符串,并使用 `int` 函数将其转换为整数。最后,我们在主函数中调用 `choice_n(7)` 来测试函数的功能,并打印输出结果。

#2 0~9中 随机取n个不重复的数字组成一个整数 #例如出一个随机七位数的体育彩票 #1 import random def choice_n (n): n_ = [x for x in range(10)] m_ = [] if n > 0: for i in range(n): #书写答案 #书写答案 #书写答案 t = [str(x) for x in m_] t = "".join(t) return eval(t) else: return -1 print(choice_n(7))

这段代码实现了在 0~9 中随机取 n 个不重复的数字组成一个整数,并返回该整数。其中,函数 `choice_n(n)` 的参数为要取的数字个数 n,返回值为一个 n 位的随机整数。 代码中的核心部分是通过循环来随机取 n 个不重复的数字,并将其保存在一个列表中。取数字的过程使用了 Python 中的 `random` 模块,其中的 `random.choice()` 函数用于从列表中随机选取一个元素,`list.remove()` 函数用于从列表中删除一个元素。 最后,将列表中的数字转换成字符串,并通过 Python 内置函数 `eval()` 将其转换成整数并返回。 需要注意的是,函数 `choice_n(n)` 还对输入参数进行了判断,如果输入参数不合法(即小于等于 0),则会返回 -1。 如果要生成一个随机的 7 位数字,可以调用函数 `choice_n(7)`,例如: ```python print(choice_n(7)) ``` 输出结果为一个 7 位的随机整数。

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import pygame # 初始化Pygame pygame.init() # 设置窗口大小和标题 screen_width, screen_height = 600, 800 screen = pygame.display.set_mode((screen_width, screen_height)) pygame.display.set_caption("Tetris Game") class Block: def __init__(self, x, y, color): self.x = x self.y = y self.color = color self.shape = random.choice(shapes) self.rotation = 0 def move_down(self): self.y += 1 def move_left(self): self.x -= 1 def move_right(self): self.x += 1 def rotate(self): self.rotation = (self.rotation + 1) % len(self.shape) def main(): # 创建方块 block = Block(5, 0, random.choice(colors)) # 循环标志位 running = True # 游戏主循环 while running: # 事件处理 for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: running = False # 绘制背景 screen.fill((255, 255, 255)) # 绘制方块 draw_block(block) # 更新屏幕 pygame.display.update() # 方块下落 block.move_down() # 检查方块是否到达底部 if block.y >= screen_height / block_size or check_collision(block): # 方块到达底部,创建新的方块 block = Block(5, 0, random.choice(colors)) # 检查是否有一行或多行方块被消除 remove_lines() # 延时 pygame.time.delay(100) def remove_lines(): global score lines = 0 for y in range(screen_height // block_size): if check_line(y): lines += 1 for x in range(screen_width // block_size): for i in range(len(blocks)): if blocks[i].x == x and blocks[i].y == y: del blocks[i] break if lines > 0: score += lines * 10 def draw_score(): font = pygame.font.Font(None, 36) score_text = font.render("Score: " + str(score), True, (0, 0, 0)) screen.blit(score_text, (10, 10))的系统概述

以下这段代码中的X_val、y_val是来自哪儿呢,没有看到有X和Y的对训练集和测试集的划分的代码,并且这段代码还报错”name 'space_eval' is not defined“,且Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = TTS(X, y,test_size=0.2,random_state=100)只划分了训练集和测试集,验证集是在哪呢?还有一个问题是以下代码用了五倍交叉验证,所以不需要用这段代码"Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = TTS(X, y,test_size=0.2,random_state=100)”来划分训练集和测试集了吗:from sklearn.model_selection import cross_val_score from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials from xgboost import XGBRegressor as XGBR # 定义超参数空间 space = { 'max_depth': hp.choice('max_depth', range(1, 10)), 'min_child_weight': hp.choice('min_child_weight', range(1, 10)), 'gamma': hp.choice('gamma', [0, 1, 5, 10]), 'subsample': hp.uniform('subsample', 0.5, 1), 'colsample_bytree': hp.uniform('colsample_bytree', 0.5, 1) } # 定义目标函数 def hyperopt_objective(params): reg = XGBR(random_state=100, n_estimators=22, **params) scores = cross_val_score(reg, X_train, y_train, cv=5) # 五倍交叉验证 return 1 - scores.mean() # 返回平均交叉验证误差的相反数,即最小化误差 # 创建Trials对象以记录调参过程 trials = Trials() # 使用贝叶斯调参找到最优参数组合 best = fmin(hyperopt_objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials) # 输出最优参数组合 print("Best parameters:", best) # 在最优参数组合下训练模型 best_params = space_eval(space, best) reg = XGBR(random_state=100, n_estimators=22, **best_params) reg.fit(X_train, y_train) # 在验证集上评估模型 y_pred = reg.predict(X_val) evaluation = evaluate_model(y_val, y_pred) # 自定义评估函数 print("Model evaluation:", evaluation)

import random from collections import deque # 定义状态类 class State: def __init__(self, location, direction, grid): self.location = location # 吸尘器位置坐标 self.direction = direction # 吸尘器方向 self.grid = grid # 环境状态矩阵 # 定义操作符 actions = ['UP', 'DOWN', 'LEFT', 'RIGHT'] movements = { 'UP': (-1, 0), 'DOWN': (1, 0), 'LEFT': (0, -1), 'RIGHT': (0, 1) } def move(state, action): # 根据操作进行移动 row, col = state.location dr, dc = movements[action] new_location = (row + dr, col + dc) new_direction = action new_grid = state.grid.copy() new_grid[row][col] = 0 return State(new_location, new_direction, new_grid) # 实现广度优先搜索算法 def bfs(initial_state): queue = deque([initial_state]) while queue: state = queue.popleft() if is_goal_state(state): return state for action in actions: new_state = move(state, action) queue.append(new_state) return None # 判断是否为目标状态 def is_goal_state(state): for row in state.grid: for cell in row: if cell != 0: return False return True # 构造初始状态 def generate_initial_state(): location = (random.randint(0, 2), random.randint(0, 2)) direction = random.choice(actions) grid = [[1 if random.random() < 0.2 else 0 for _ in range(3)] for _ in range(3)] return State(location, direction, grid) # 运行搜索算法 initial_state = generate_initial_state() goal_state = bfs(initial_state) # 评价性能 def calculate_path_cost(state): path_cost = 0 for row in state.grid: for cell in row: if cell != 0: path_cost += 1 return path_cost def calculate_search_cost(): search_cost = 0 queue = deque([initial_state]) while queue: state = queue.popleft() search_cost += 1 if is_goal_state(state): return search_cost for action in actions: new_state = move(state, action) queue.append(new_state) return search_cost path_cost = calculate_path_cost(goal_state) search_cost = calculate_search_cost() print("目标状态路径代价:", path_cost) print("搜索开销:", search_cost) 错误为:list index out of range 请改正

以下这段代码是关于CatBoost模型的超参数调整,但里面好像不是在五倍交叉验证下做的分析,请问应该怎么加上五倍交叉验证呢?import os import time import pandas as pd from catboost import CatBoostRegressor from hyperopt import fmin, hp, partial, Trials, tpe,rand from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score as CVS, train_test_split as TTS 自定义hyperopt的参数空间 space = {"iterations": hp.choice("iterations", range(1, 30)), "depth": hp.randint("depth", 16), "l2_leaf_reg": hp.randint("l2_leaf_reg", 222), "border_count": hp.randint("border_count", 222), 'learning_rate': hp.uniform('learning_rate', 0.001, 0.9), } data = pd.read_csv(r"E:\exercise\synthesis\synthesis_dummy_2.csv") #验证随机森林填补缺失值方法是否有效 X = data.iloc[:,1:] y = data.iloc[:,0] Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = TTS(X_wrapper,y,test_size=0.2,random_state=100) def epoch_time(start_time, end_time): elapsed_secs = end_time - start_time elapsed_mins = elapsed_secs / 60 return elapsed_mins, elapsed_secs 自动化调参并训练 def cat_factory(argsDict): estimator = CatBoostRegressor(loss_function='RMSE', random_seed=22, learning_rate=argsDict['learning_rate'], iterations=argsDict['iterations'], l2_leaf_reg=argsDict['l2_leaf_reg'], border_count=argsDict['border_count'], depth=argsDict['depth'], verbose=0) estimator.fit(Xtrain, Ytrain) val_pred = estimator.predict(Xtest) mse = mean_squared_error(Ytest, val_pred) return mse

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