scores=np.random.randint后面三个数

时间: 2023-09-07 07:03:27 浏览: 216
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scores=np.random.randint(1, 100, 3) np.random.randint是numpy库中的函数，用于生成随机整数。函数的第一个参数是随机整数的最小值，这里是1；第二个参数是随机整数的最大值，这里是100；第三个参数是生成随机整数的个数，这里是3。 所以，scores=np.random.randint(1, 100, 3)的意思是生成3个1到100之间的随机整数，并将结果存储在名为scores的变量中。这样，scores变量就是一个包含3个随机整数的numpy数组。 这个代码的结果类似于[85, 42, 97]，每次运行np.random.randint都会生成不同的随机数。这个功能在数据分析、模拟实验等方面非常有用，可以帮助我们生成随机数据来进行各种类型的分析和测试。
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colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(boxes), 3)) for i in range(len(boxes)): if i in indexes: x, y, w, h = boxes[i] label = str(classes[class_ids[i]]) color = colors[i] cv2.rectangle...
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一维数组的定义与引用：处理批量数据

下标是从0开始的，所以scores数组的第一个元素是scores[0]，最后一个元素是scores[9]。例如，要设置第一个元素的值为90，可以写： c scores[0] = 90; 或者，要获取第二个元素的值，可以写： c int ...

这是一个oritenteering problem.是一个 a variant of 'TSP' .拓展的TSP问题。现在有c为travel times,score to visit each node(s) time budget(T). Determine a subset of nodes to vist and in which order, so that the total collected score is maximized and a given time budget is not exceeded. PS: Start frome and return to node 0.n = 20 # generate locations np.random.seed(0) loc_x = np.random.randint(0, 100, n) loc_y = np.random.randint(0, 100, n) # generate scores s = np.random.randint(1, 10, n) # calculate travel time c = {(i,j):((loc_x[i] - loc_x[j])**2 + (loc_y[i] - loc_y[j])**2)**.5 for i in range(n) for j in range(n)} # time budget T = 300 请补充完整这个代码，用python 和 gurobi

loc_x = np.random.randint(0, 100, n) loc_y = np.random.randint(0, 100, n) s = np.random.randint(1, 10, n) # calculate travel time c = {(i,j):((loc_x[i] - loc_x[j])**2 + (loc_y[i] - loc_y[j])**2)**.5 ...

np.random.seed(8) scores = np.random.randint(50, 100, size=(10, 5)) print(scores) result2 = scores[5, 2] print(f'学号为 105 的学生的英语成绩{result2}') result3 = scores[[0, 2, 5, 9], 0:3] print(result3) idx = np.where(scores >= 90) rows = idx[0] cols = idx[1] for rc in zip(rows, cols): data = scores[rc] print(f'rc = {rc}, data = {data}') number = set([100 + row for row in rows]) print(number) scores_1 = scores.copy() result5 = np.sort(scores_1, axis=0) print(f'按各门课程的成绩排序:\n{result5}') scores_2 = scores.copy() result6 = np.sort(scores_2, axis=1) print(f'按每名学生的成绩排序:\n{result6}') result7_mean = np.mean(scores, axis=0) result7_max = np.max(scores, axis=0) result7_min = np.min(scores, axis=0) print(f'每门课程的平均分：{result7_mean}，最高分:{result7_max}，最低分：{result7_min}') result8_max = np.max(scores, axis=1) result8_min = np.min(scores, axis=1) print(f'每名学生的最高分:{result8_max}，最低分：{result8_min}') result_min = np.min(scores) idx = np.where(scores == result_min) rows = idx[0] cols = idx[1] for rc in zip(rows, cols): data = scores[rc] print(f'学生学号为 10{str(rc[0])},课程{course[rc[1]]}, 最低分为 {data}') result_max = np.max(scores) idx = np.where(scores == result_max) rows = idx[0] cols = idx[1] for rc in zip(rows, cols): data = scores[rc] print(f'学生学号为 10{str(rc[0])},课程{course[rc[1]]}, 最高分为 {data}') weight_list = [0.25, 0.25, 0.20, 0.15, 0.15] weight = np.array(weight_list) total_score = np.matmul(scores, weight) total_score = np.round(total_score, 2) print(f'每名学生的总成绩:\n{total_score}') print(type(total_score)) total_score1 = total_score.copy() result = sorted(total_score1, reverse=True) print(f'最高的 3 个总分:\n{result[:3]}')

2. scores = np.random.randint(50, 100, size=(10, 5)) 生成一个 10 行 5 列的二维数组，表示 10 个学生的 5 种科目的分数。 3. scores[5, 2] 表示取出第 6 个学生的第 3 门科目的成绩。 4. scores[[0, 2, 5, 9],...

import random 初始化种群 population = [] for _ in range(population_size): individual = [random.randint(0, 1) for _ in range(gene_length)] population.append(individual) #其中，population_size 是种群的大小，gene_length 是基因长度。每个个体都是由 0 和 1 组成的基因序列， #通过 random.randint(0, 1) 随机生成。最后将每个个体添加到种群中。 免疫遗传算法的迭代过程 for generation in range(max_generations): # 计算适应度函数并排序种群 def fitness_function(population): expected_output = np.array([[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6]]) # 预期输出值 actual_output = np.array([[0.12, 0.18, 0.32], [0.38, 0.52, 0.68]]) # 实际输出值 mse = np.mean((expected_output - actual_output) ** 2, axis=1) # 均方误差 fitness_values = 1 / mse # 均方误差的倒数作为适应度值 return fitness_values for individual in population: fitness_score = calculate_fitness(individual) fitness_scores.append((individual, fitness_score)) fitness_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) 请检查上述代码并进行修改

individual = [random.randint(0, 1) for _ in range(gene_length)] population.append(individual) # 其中，population_size 是种群的大小，gene_length 是基因长度。每个个体都是由 0 和 1 组成的基因序列， # ...

生成范围为[40,100)随机整数成绩，二维数组，每行数据依次为某同学的语文、数学、英语三课成绩，共50人 scores=np.random.randint(40,101,size=[3,50]) #请输入一个分数： score=int(input("请输入分数：\n")) #统计输入分数以下的成绩信息： mask=(scores < score) #分别统计语文、数学、英语三门课在输入分数以下的人数 print("语文、数学、英语三门课在{}分以下的人数分别为：".format(score), mask.sum(______【2】______)) #统计三门课都大于等于输入成绩的人数 print("三门课都大于等于{}分的人数为：".format(score), sum(______【3】______)) #输出三门课的班级平均分 print("三门课的班级平均分分别为：", score.ndarry.mean(mask)) #输出三门课平均分在输入成绩以上的人数 print("三门课平均分在{}分以上的人数为：".format(score), sum(______【5】______))

scores = np.random.randint(40, 101, size=[50, 3]) # 输入一个分数 score = int(input("请输入分数：\n")) # 统计输入分数以下的成绩信息 mask = (scores ) print("语文、数学、英语三门课在{}分以下的人数分别...

使用以下代码生成全班39人考试成绩的虚拟数据： import numpy as np np.random.randint(30,99,39) 1.请使用statistics模块分别计算出： 最高分 最低分 平均分 标准差 中位数 2.绘制全班成绩的直方图

scores = np.random.randint(30, 99, 39) 接下来，使用statistics模块进行各种统计计算： python import statistics # 最高分 max_score = max(scores) # 最低分 min_score = min(scores) # 平均分 ...

np.random.randint(30,99,39),计算最高分、最低分、平均分、标准差、中位数

np.random.randint(30, 99, 39) 是一个使用 NumPy 库中的 randint 函数生成一个包含 39 个随机整数的数组，这些整数介于 30 到 99 之间（包含 30 和 99）。为了计算这个数组的最高分、最低分、平均分、标准差和...

np.random.randint(30,99,39)绘制直方图，计算最高分、最低分、平均分、标准差、中位数

np.random.randint(30,99,39) 这段代码是使用NumPy库来生成一个随机整数数组，其中包含39个介于30（包含）到99（不包含）之间的整数。下面是如何使用这段代码，并绘制直方图，同时计算最高分、最低分、平均分、...

将以下适用于pt模型的代码改为适用于tflite模型的代码weights = r'weights/best.pt' # 指定设备，如果是 'cpu' 则使用 CPU，如果是 '0' 则使用 GPU 0，以此类推 opt_device = '' device = select_device(opt_device) # 指定图片大小 imgsz = 640 # 指定置信度和 IOU 阈值 opt_conf_thres = 0.6 opt_iou_thres = 0.45 # 初始化日志记录 set_logging() # 加载模型 model = attempt_load(weights, map_location=device) # 检查图片大小是否符合要求，如果不符合则调整 imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max()) # 如果设备支持半精度 FP16，则将模型转换为半精度 half = device.type != 'cpu' if half: model.half() # 获取预测结果中标签的名字和颜色，分别存储在 names 和 colors 中 names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in names]

colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in names] # 进行推理 def detect(image): # 对图像进行预处理 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = cv2.resize(image, ...

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

mse_mean = np.mean(mse_scores) return mse_mean 5. 修改自定义hyperopt的参数空间部分，将模型评估函数替换为修改后的函数： python space = {"iterations": hp.choice("iterations", range(1, 30)), ...
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遗传算法基础与NP难问题概述 ## 1.1 遗传算法简介 遗传算法（Genetic Algorithms, GA）是一种模仿自然选择和遗传学机制的搜索启发式算法。它通过模拟生物进化过程来解决问题，具有很好的通用性和高效的全局搜索...

用python实现生成一个字典，存储一个学生在某学期期末考试中八门课的成绩，字典的键依次为：“语文”、“数学”、“英语”、“物理”、“化学”、“政治”、“历史”、“地理”，字典的值依次为这八门课的成绩，请用50至100的八个随机整数生成，请依次输出以下信息：（1）输出所有不及格课程的名称，如果没有，请打印输出“无不及格课程”；（2）输出所有课程的平均成绩；（3）一次为利用numpy.random.randint()生成50个介于1~30之间的整数，统计并输出其中包含偶数的个数和奇数的个数，要求相同数字不得重复计算

(3) 一次为利用numpy.random.randint()生成50个介于1~30之间的整数，统计并输出其中包含偶数的个数和奇数的个数，要求相同数字不得重复计算： python import numpy as np numbers = np.random.randint(1, 31, ...

ValueError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_16012\854433889.py in <module> 103 fitness_score = calculate_fitness(individual) 104 fitness_scores.append((individual, fitness_score)) --> 105 fitness_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) 106 107 ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

要解决这个问题，可以使用 np.mean 函数的 axis 参数来指定计算均方误差的维度。在这种情况下，我们希望计算每个样本的均方误差，因此 axis=1。 修改后的代码如下所示： python import random import ...

对于多分类问题，可以使用softmax函数将模型输出的概率值转化为类别概率分布，然后取每个样本所属类别的概率值作为y_scores,请用代码举例

y = np.random.randint(0, 3, size=(100,)) # 构建模型 model = Sequential() model.add(Dense(10, input_dim=10, activation='relu')) model.add(Dense(3, activation='softmax')) model.compile(loss='sparse_...

1. 创建一个8行5列的DataFrame对象，列名为[‘Num’, ‘Name’,‘C++’, ‘Java’, ‘Python’]，分别代表学号，姓名，C++成绩，Java成绩，Python成绩。所有成绩要求分布在[50,100)区间，是随机生成的整数。（以下所述的行号和列号均代表行列索引的默认编号。请使用本章所学的知识按顺序解决这些问题，不要投机取巧！） (1) 复制第4个学生的全部信息，把它作为新行追加到表尾； (2) 将(3, 4)、(6, 3)、(5, 2)、(2, 3)、(1, 0)这几个位置上的元素置为NaN； (3) 输出所有包含缺失值的行； (4) 删除学号为缺失值的行； (5) 将成绩列上的所有缺失值用其同列上的前一个和后一个成绩的平均值替换； (6) 检测是否存在重复行；如果存在，保留最后一行，删除其余行； (7) 重置行索引； (8) 在2,3,4列上分别找到大于60的最小值，然后把这些值用55替换（如果某列上有多个最小值，则全部替换）； (9) 输出Java成绩不及格的学生的信息（学号，姓名，Java成绩）； (10) 输出“挂科”学生的全部信息。 (11) 自己人工仔细检查以上每一道小题的操作结果是否正确。如果确认无误，用DataFrame的to_excel方法将数据存储到“Scores.xlsx”文件中，用Excel打开并查看数据是否正确。如果以上都正确，最后输出 ：“我做对了！”

df = pd.DataFrame(np.random.randint(50, 100, size=(8, 3)), columns=['C++', 'Java', 'Python']) df.insert(0, 'Num', range(8)) names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva', 'Frank', 'Grace', 'Helen...

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scores = np.random.randint(0, 101, size=10) print("scores:", scores) # (2)在（1）的基础上，求该数组的和。 sum_scores = np.sum(scores) print("sum of scores:", sum_scores) # (3)在（1）的基础上，求该...

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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。