for i in range(len(pts)-1):
时间: 2023-10-13 11:07:24 浏览: 46
This is a Python code snippet that iterates through a range of values from 0 to the length of a list called "pts" minus 1 (meaning it goes through each index of the list except for the last one). It is typically used to perform some operation on adjacent elements in the list.
相关问题
def DBSCAN(X, eps, min_Pts): k = -1 neighbor_list = [] # 用来保存每个数据的邻域 omega_list = [] # 核心对象集合 gama = set([x for x in range(len(X))]) # 初始时将所有点标记为未访问 cluster = [-1 for _ in range(len(X))] # 聚类 for i in range(len(X)): neighbor_list.append(find_neighbor(i, X, eps)) if len(neighbor_list[-1]) >= min_Pts: omega_list.append(i) # 将样本加入核心对象集合 omega_list = set(omega_list) # 转化为集合便于操作 while len(omega_list) > 0: gama_old = copy.deepcopy(gama) j = random.choice(list(omega_list)) # 随机选取一个核心对象 k = k + 1 Q = list() Q.append(j) gama.remove(j) while len(Q) > 0: q = Q[0] Q.remove(q) if len(neighbor_list[q]) >= min_Pts: delta = neighbor_list[q] & gama deltalist = list(delta) for i in range(len(delta)): Q.append(deltalist[i]) gama = gama - delta Ck = gama_old - gama Cklist = list(Ck) for i in range(len(Ck)): cluster[Cklist[i]] = k omega_list = omega_list - Ck return cluster
这是一个实现DBSCAN算法的Python函数。其中X是指定的数据集,eps是半径,min_Pts是密度阈值。函数返回一个列表cluster,用于存储每个样本所属的簇(-1表示噪声)。算法的具体实现如下:
1. 初始化一个空的簇集合,将所有样本标记为未访问状态。
2. 对于每个样本,计算其eps邻域,并记录邻域内点的个数。如果邻域内点的个数大于等于min_Pts,则将该样本标记为核心对象。
3. 随机选择一个核心对象,建立一个新的簇Ck,并将该核心对象从未访问集合gama中移除。
4. 利用BFS算法搜索核心对象的邻域,将邻域内的所有未访问样本加入队列Q中。
5. 如果队列Q不为空,则从队首取出一个样本,并计算其eps邻域。如果邻域内点的个数大于等于min_Pts,则将该样本标记为核心对象,并将其邻域内所有未访问点添加到队列Q中。将所有已经访问过的点从未访问集合gama中移除。
6. 将队列Q中的所有点加入簇Ck中,并将它们从未访问集合gama中移除。
7. 重复步骤3~6,直到所有核心对象都被访问过。
8. 返回簇集合。
def generate(self, obs, all=False): good_pts = [] good_scores = [] pts = [] scores = [] dir_set = [(1, 0), (1, -1), (0, -1), (-1, -1), (-1, 0), (-1, 1), (0, 1), (1, 1)] if all: indices = np.where(obs) check_list = [(indices[0][i], indices[1][i]) for i in range(len(indices[0]))] else: if len(self._last_move_list) > 7: check_list = self._last_move_list[-7:] else: check_list = self._last_move_list for x0, y0 in check_list: for dir in dir_set: if x0 + dir[0] in range(0, 15) and y0 + dir[1] in range(0, 15): pos = (x0 + dir[0], y0 + dir[1]) if obs[pos[0]][pos[1]] == 0 and pos not in pts: obs[pos[0]][pos[1]] = self.color score_atk = self.evaluate_point(obs, pos) obs[pos[0]][pos[1]] = -self.color score_def = self.evaluate_point(obs, pos) score = max(score_atk, score_def) if score >= score_3_live: good_pts.append(pos) good_scores.append(score) if score_atk == score_5: break pts.append(pos) scores.append(score) obs[pos[0]][pos[1]] = 0 if len(good_pts) > 0 and max(good_scores) >= score_4: # print('good') pts = good_pts scores = good_scores lst = np.array([pts, scores]) pts = lst[:, lst[1].argsort()][0] pos_list = list(pts) pos_list.reverse() return pos_list
这段代码是一个五子棋AI的 generate 函数实现。该函数根据当前的观察数据 obs,生成AI下一步应该下的位置 pos_list。
首先,该函数会生成一个方向集合 dir_set,包含了八个方向。然后,如果参数 all 为 True,则遍历整个棋盘;否则,只遍历最近的七个落子位置。
接下来,对于每个遍历到的位置,都会向八个方向扩展,找到空位 pos。然后,分别计算在 pos 位置下子后的攻击分数 score_atk 和防御分数 score_def,取两者中的最大值作为该位置的得分 score。如果 score 大于等于特定的分数 score_3_live,则将该位置添加到 pts 和 scores 列表中。
如果存在得分大于等于特定值 score_4 的位置,则将这些位置作为好的位置 good_pts,并将它们的得分添加到 good_scores 列表中。如果存在得分为特定值 score_5 的位置,则直接选取这些位置。
最后,将 pts 和 scores 的元素按照 scores 从小到大进行排序,返回 pos_list。