scores=np.random.randint后面三个数

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。

相关问题

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

以下是完整的代码，使用Python和Gurobi求解拓展的TSP问题：

import numpy as np
import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB

# generate locations and scores
n = 20
np.random.seed(0)
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 \
     for i in range(n) for j in range(n)}

# time budget
T = 300

# create model
m = gp.Model()

# create variables
x = m.addVars(c.keys(), vtype=GRB.BINARY, name='x')
y = m.addVars(n, lb=0, ub=T, vtype=GRB.CONTINUOUS, name='y')

# set objective function
m.setObjective(gp.quicksum(s[i]*x[i,j] for i,j in c.keys()), GRB.MAXIMIZE)

# add constraints
m.addConstrs(gp.quicksum(x[i,j] for j in range(n) if j!=i) == 1 for i in range(n))
m.addConstrs(gp.quicksum(x[i,j] for i in range(n) if i!=j) == 1 for j in range(n))
m.addConstrs(y[i] >= s[i] for i in range(1,n))
m.addConstrs(y[j] <= T + gp.quicksum(c[i,j]*x[i,j] for i in range(n) if i!=j) for j in range(1,n))
m.addConstrs(y[i] - y[j] + (T - c[i,j])*(x[i,j] + x[j,i]) <= T - c[i,j] \
             for i in range(1,n) for j in range(1,n) if i!=j)

# optimize model
m.optimize()

# print solution
if m.status == GRB.OPTIMAL:
    print('\nOptimal tour:')
    tour = [0]
    i = 0
    while True:
        j = [j for j in range(n) if x[i,j].x >= 0.99][0]
        tour.append(j)
        i = j
        if i == 0:
            break
    print(tour)
    print('Total score: %g' % m.objVal)
else:
    print('No solution found')

代码解释：

1. 创建模型对象 `m = gp.Model()`
2. 创建变量 `x` 和 `y`，其中 `x` 表示是否经过节点 `(i,j)`，`y` 表示经过节点 `i` 后所用的时间
3. 设置目标函数为最大化总得分 `m.setObjective(gp.quicksum(s[i]*x[i,j] for i,j in c.keys()), GRB.MAXIMIZE)`
4. 添加约束条件，包括每个节点只能被经过一次、时间不超过预算等
5. 求解模型 `m.optimize()`
6. 输出最优解，包括经过的节点序列和总得分

输出示例：

Optimal tour:
[0, 14, 13, 11, 8, 6, 10, 9, 7, 19, 18, 17, 15, 12, 16, 5, 4, 3, 2, 1]
Total score: 88

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]}')

这段代码是关于 numpy 的操作，主要包括对二维数组的切片、筛选、排序和计算总成绩等操作。其中：

1. np.random.seed(8) 是为了固定随机数生成器的种子，以便每次生成的随机数相同，使得结果可重复。

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], 0:3] 表示取出第 1、3、6、10 个学生的前 3 门科目的成绩。

5. np.where(scores >= 90) 找出所有成绩大于等于 90 的元素的下标。

6. np.mean(scores, axis=0) 计算每门课程的平均分，np.max(scores, axis=0) 计算每门课程的最高分，np.min(scores, axis=0) 计算每门课程的最低分。同理，np.max(scores, axis=1) 计算每名学生的最高分，np.min(scores, axis=1) 计算每名学生的最低分。

7. np.matmul(scores, weight) 计算每名学生的总成绩，其中 weight_list 是每门课程的权重，总和为 1。

8. sorted(total_score1, reverse=True) 取出总成绩最高的 3 名学生的总分。