gene = random.randint(0, f-1)

时间: 2024-01-13 08:54:21 浏览: 65
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python中random.randint和random.randrange的区别详解

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这段代码使用 Python 中的 random 模块中的 randint() 函数，生成一个随机整数，范围在 [0, f-1] 之间，将这个随机整数赋值给变量 gene。其中，f 是一个整数变量，表示随机整数的上限（不包括上限本身）。函数 randint() 的语法为：random.randint(a, b)，表示生成一个范围在 [a, b] 之间的随机整数。
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标题 "OFDM.zip_F-OFDM_ofdm_randint_我爱你" 涉及的主要知识点是正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）技术，特别是F-OFDM（Flexible-OFDM）变体以及在OFDM系统中如何生成随机序列。...

function children = mutation(children, mutation_rate) for i in range(len(children)): if random.random() < mutation_rate: %随机选择要突变的基因位置 mutation_index = random.randint(0, len(children[i]) - 1) %将该基因突变为一个随机值 new_gene = random.randint(0, 9) children[i][mutation_index] = new_gene return children这段代码的修改示例

1. 使用了 NumPy 库中的随机数生成函数 np.random.random() 和 np.random.randint()，替代了原来代码中的 random.random() 和 random.randint()。 2. 将随机数生成的范围修改为 [0, 10)，即生成的随机值为...

def crossover(population): for i in range(POP_SIZE - 1): if np.random.rand() < CROSS_RATE: j = np.random.randint(0, POP_SIZE, size=1) cross_point = np.random.randint(0, 2, size=2) cross_gene1 = min(cross_point) cross_gene2 = max(cross_point) if cross_gene2 - cross_gene1 == 1: population[i, cross_point[0]] = population[j, cross_point[1]] population[j, cross_point[1]] = population[i, cross_point[0]] else: population[i, cross_gene1:cross_gene2] = population[j, cross_gene1:cross_gene2] population[j, cross_gene1:cross_gene2] = population[i, cross_gene1:cross_gene2] return population详细解释这段代码

np.random.randint(0, POP_SIZE, size=1) 生成一个随机整数，范围为从 0 到 POP_SIZE-1，表示种群中的索引。 4. cross_point = np.random.randint(0, 2, size=2)：这一行代码随机选择两个交叉点。np.random....

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， # ...

NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_16012\2828509143.py in <module> 84 population = [] 85 for _ in range(population_size): ---> 86 individual = [random.randint(0, 1) for _ in range(gene_length)] 87 population.append(individual) 88 #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， ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_16012\2828509143.py in (.0) 84 population = [] 85 for _ in range(population_size): ---> 86 individual = [random.randint(0, 1) for _ in range(gene_length)] 87 population.append(individual) 88 #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， NameError: name 'random' is not defined

individual = [random.randint(0, 1) for _ in range(gene_length)] population.append(individual) 请确保在使用 random 模块之前导入它，并且确保之前定义了 input_layer_size、hidden_layer_size、output_...

计算基因长度 gene_length = (input_layer_size * hidden_layer_size) + (output_layer_size * hidden_layer_size) + hidden_layer_size + output_layer_size 初始化种群 population = [] for _ in range(population_size): individual = [random.randint(0, 1) for _ in range(gene_length)] population.append(individual)

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 ...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\range.py", line 345, in get_loc return self._range.index(new_key) ValueError: 17 is not in range The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 107, in <module> data = optimizing() File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 18, in __init__ self.optimizing_main() File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 101, in optimizing_main self.child1=self.mutation(fitness_data,gene_len) File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 66, in mutation bs_data=w_data.loc[random.randint(0, len(w_data))] File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1103, in __getitem__ return self._getitem_axis(maybe_callable, axis=axis) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1343, in _getitem_axis return self._get_label(key, axis=axis) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1293, in _get_label return self.obj.xs(label, axis=axis) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 4095, in xs loc = index.get_loc(key) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\range.py", line 347, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 17报错如何修改

例如，如果w_data DataFrame有100行，你可以将随机数生成的范围修改为random.randint(0, len(w_data)-1)。 以下是修改代码的示例： python bs_data = w_data.loc[random.randint(0, len(w_data)-1)] ...

使用python用遗传算法求f(x)=-x**2 - 8*x + 2的最大值

index = random.randint(0, len(parent1) - 1) child1[index:] = parent2[index:] child2[index:] = parent1[index:] return child1, child2 # 定义变异操作 def mutation(chromosome): index = random....
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Simulating-Natural-Selection

crossover_point = random.randint(0, len(parent1.genes)) offspring_genes = parent1.genes[:crossover_point] + parent2.genes[crossover_point:] offspring.append(Individual(offspring_genes)) # 添加...

df = DataFrame({'gene' : ['gene-%i' % i for i in np.arange(10000)], 'pvalue' : uniform.rvs(size=10000), 'chromosome' : ['ch-%i' % i for i in randint.rvs(0,12,size=10000)]})

chromosome列包含10000个字符串元素，每个元素的形式为ch-i，其中i的取值范围是0到11之间的随机整数，通过randint.rvs(0, 12, size=10000)生成，其中randint是numpy.random模块中的一个随机数生成函数。...

x = x_pop.dot(2**np.arange(gene_SIZE*n*A_W_P/3)[::-1])

这段代码中使用了 np.arange() 函数生成一个...x_pop = np.random.randint(0, 2, size=(4, 6)) gene_SIZE = 22 n = 3 A_W_P = 10 # 计算 x x = x_pop.dot(2**np.arange(gene_SIZE*n*A_W_P//3)[::-1]) print(x)

若函数f=(x1-2)^4+x2^2*(x1-2)^2+(x2+1)^2，使用上面的代码求解函数

根据代码框架，我们可以将目标函数 f 代入到适应度函数 fitness_func 中，然后运行遗传算法进行优化。...可以看到，经过 100 代的迭代，遗传算法找到了目标函数的最优解，即 $f(x_1=2, x_2=-1)=1$，与理论值相符。

烟花算法解决0-1背包问题的代码

gene = [random.randint(0, 1) for j in range(gene_length)] population.append(gene) return population # 选择操作 def selection(population, fit_value): new_population = [] total_fit = sum(fit_value...

用Python通过遗传算法求函数F(x)=xsin(10π*x)+2.0 x∈[-1,2]的最大值。

mutate_point = random.randint(0, GENE_LENGTH-1) child[mutate_point] += random.uniform(-0.1, 0.1) # 更新种群 pop = parents # 输出最优解 best_ind = pop[0] best_fitness = F(best_ind) for ind in pop...

使用了遗传算法对函数 f(x)=xsin(10πx)+1.0 进行优化，求出其最大值，其中 x 属于[-1,2]。

crossover_point = random.randint(1, len(parent1) - 2) offspring1 = parent1[:crossover_point] + parent2[crossover_point:] offspring2 = parent2[:crossover_point] + parent1[crossover_point:] else: ...

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()

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， # ...

Using Python to write genetic algorithm to calculate the maximum value of function f (x)=0.4+sinc (4x)+1.1sinc (4x+2)+0.8sinc (X-2)+0.7sinc (6x-4) between -2 and 2

gene_index = random.randint(0, POPULATION_SIZE-1) new_population[i][gene_index] = random.uniform(-2, 2) # Replace old population with new population population = new_population # Output best ...

用python遗传算法求y=sin(x)的最小值(-np.pi<x<np.pi)

gene += str(random.randint(0, 1)) pop.append(gene) return pop # 选择操作 def select(pop, fitness): total_fitness = sum([fitness(x) for x in pop]) prob = [fitness(x) / total_fitness for x in pop]...

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