c = random.choice([ 0, 1, 2,3,4,5,6])

时间: 2023-10-09 12:04:01 浏览: 24
As an AI language model, I do not have the ability to generate random numbers. However, I can explain what this line of code does. This line uses the `random.choice()` function from the `random` module to randomly select a value from the list `[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]` and assigns it to the variable `c`. The `random.choice()` function takes a sequence (in this case, a list) as an argument and returns a randomly selected item from that sequence.
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import numpy as np import pickle import math f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值,共抽取10次 samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) print(r) for i in range(a): if len(data) > r : sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) # for s in sample: # data.remove(s) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = np.concatenate(c, axis=0) # c = bi[0] print(sample) # print(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) # sample = [s for s in sample if s in data] samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) c = [np.array(e) for e in c] c = np.concatenate(c, axis=0) # samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(c.shape) 请帮我把这段代码修改成可调用的函数

好的,你想要将这段代码封装成一个函数,可以尝试以下的实现: ```python import numpy as np import pickle import math def sample_data(filepath): f = open(filepath, 'rb') bi = pickle.load(f) data = np.arange(0, 156) data = data.tolist() samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] c.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) c = [np.array(e) for e in c] c = np.concatenate(c, axis=0) return samples, c ``` 你可以将这个函数保存在一个.py文件中,然后在其他的python文件中,通过import导入并调用该函数。调用方法如下: ```python from your_module import sample_data filepath = r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl' samples, c = sample_data(filepath) ``` 其中,filepath是你想要读取的pickle文件的路径。函数返回两个变量,分别为samples和c。

test.py homework.py import random Ochoice_list = ['0', '1', '2', '3', '4','5', '6', '7', '8', '9' 'a','b', 'c', 'd', 'e','f','g', 'h', 'i','g'] Dif __name__ == "__main__": str_len = random.randint(1, 1000) final_str =! for i in range(str_len): final str += random.choice(choice_list) print(str_len) print(final_str)

这段代码有一些语法错误和逻辑问题。首先,你在Ochoice_list列表中有一个错误的元素'a',应该是数字10。此外,你在Dif __name__ == "__main__"这行中写错了,应该是"if __name__ == "__main__":"。最后,你的代码缩进也有问题。以下是修改后的代码: ```python import random choice_list = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i'] if __name__ == "__main__": str_len = random.randint(1, 1000) final_str = "" for i in range(str_len): final_str += random.choice(choice_list) print(str_len) print(final_str) ``` 这样修改后的代码应该可以正确运行,并输出一个随机长度的字符串。

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请在不影响结果的条件下改变代码的样子:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1len = 21 x2len = 18 LEN = x1len + x2len POPULATION_SIZE = 100 GENERATIONS = 251 CROSSOVER_RATE = 0.7 MUTATION_RATE = 0.3 pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = x1.dot(2**np.arange(x1len)[::-1]) x2 = x2.dot(2**np.arange(x2len)[::-1]) x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np.power(2,x2len)-1) return x1,x2 def func(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): return func(pop); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]), size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] C[0,pt:] = pop[IdxP2, pt:] np.append(pop, C, axis=0) return def mutation(idx,pop): if np.random.rand() < MUTATION_RATE: mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): fitness = fn(pop) pop = selection(pop, fitness) if generation%50 == 0: ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d', title = "generation:"+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(pop) ax.scatter(x1,x2,z) for idx in range(POPULATION_SIZE): crossover(idx,pop) mutation(idx,pop) idx = np.argmax(fitness) if best_score < fitness[idx]: best_score = fitness[idx] best_chrom = pop[idx, :] plt.show() print('最优解:', best_chrom, '| best score: %.2f' % best_score)

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