state.append函数

时间: 2024-05-10 18:20:38 浏览: 108
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Java常用函数.txt

state.append是Python中列表(list)对象的一个方法,用于在列表末尾添加一个元素。具体用法为: ```python state.append(element) ``` 其中,state是一个列表对象,element是要添加的元素。 例如,以下代码创建了一个空列表state,然后分别使用append方法添加了三个元素: ```python state = [] state.append("California") state.append("Texas") state.append("New York") print(state) # 输出:["California", "Texas", "New York"] ```
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import numpy as np import pylab as pl import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] X1=[i for i in range(1,24) for j in range(128)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] x21=[] for i in X2: if X2.index(i)<=2927: #两个单元楼的分隔数 x2.append(i) else: x21.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] x31=[] for i in X3: if X3.index(i)<=2927: x3.append(i) else: x31.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] x41=[] for i in X4: if X4.index(i)<=2927: x4.append(i) else: x41.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] x51=[] for i in X5: if X5.index(i)<=2927: x5.append(i) else: x51.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] x61=[] for i in X6: if X6.index(i)<=2927: x6.append(i) else: x61.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] x71=[] for i in X7: if X7.index(i)<=2927: x7.append(i) else: x71.append(i) np.random.seed(42) q=np.array(X1[:2922]) w=np.array(x21[:2922]) e=np.array(x31[:2922]) r=np.array(x41[:2922]) t=np.array(x51[:2922]) p=np.array(x61[:2922]) u=np.array(x71[:2922]) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数 ridge = Ridge(alpha=alpha) ridge.fit(X_train, y_train) y_pred = ridge.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:', mse) coef = ridge.coef_ # 计算岭回归的系数 intercept = ridge.intercept_ # 计算岭回归的截距 print('Coefficients:', coef) print('Intercept:', intercept)

import heapq import copy # 定义状态类 class State: def __init__(self, board, moves=0, parent=None, last_move=None): self.board = board self.moves = moves self.parent = parent self.last_move = last_move def __lt__(self, other): return self.moves < other.moves def __eq__(self, other): return self.board == other.board # 定义转移函数 def move(state, direction): new_board = copy.deepcopy(state.board) for i in range(len(new_board)): if 0 in new_board[i]: j = new_board[i].index(0) break if direction == "up": if i == 0: return None else: new_board[i][j], new_board[i-1][j] = new_board[i-1][j], new_board[i][j] elif direction == "down": if i == len(new_board)-1: return None else: new_board[i][j], new_board[i+1][j] = new_board[i+1][j], new_board[i][j] elif direction == "left": if j == 0: return None else: new_board[i][j], new_board[i][j-1] = new_board[i][j-1], new_board[i][j] elif direction == "right": if j == len(new_board)-1: return None else: new_board[i][j], new_board[i][j+1] = new_board[i][j+1], new_board[i][j] return State(new_board, state.moves+1, state, direction) # 定义A*算法 def astar(start, goal): heap = [] closed = set() heapq.heappush(heap, start) while heap: state = heapq.heappop(heap) if state.board == goal: path = [] while state.parent: path.append(state) state = state.parent path.append(state) return path[::-1] closed.add(state) for direction in ["up", "down", "left", "right"]: child = move(state, direction) if child is None: continue if child in closed: continue if child not in heap: heapq.heappush(heap, child) else: for i, (p, c) in enumerate(heap): if c == child and p.moves > child.moves: heap[i] = (child, child) heapq.heapify(heap) # 测试 start_board = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 0]] goal_board = [[2, 3, 6], [1, 5, 8], [4, 7, 0]] start_state = State(start_board) goal_state = State(goal_board) path = astar(start_state, goal_board) for state in path: print(state.board)

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

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