python类似Vector3.Cross的代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，实现了类似于 Unity 中 Vector3.Cross 方法的功能：

class Vector3:
    def __init__(self, x, y, z):
        self.x = x
        self.y = y
        self.z = z
    
    def cross(self, other):
        x = self.y * other.z - self.z * other.y
        y = self.z * other.x - self.x * other.z
        z = self.x * other.y - self.y * other.x
        return Vector3(x, y, z)

使用方法：

a = Vector3(1, 2, 3)
b = Vector3(4, 5, 6)
c = a.cross(b)  # c 的值为 Vector3(-3, 6, -3)

其中，cross 方法接受一个 Vector3 类型的参数，返回两个向量的叉积结果。叉积公式为：$a \times b = (a_y b_z - a_z b_y, a_z b_x - a_x b_z, a_x b_y - a_y b_x)$。

相关问题

基于Python将外卖评论.txt的所有文本padding成同样长度并利用word to vector方法将文本表示成向量，然后，借鉴textCNN模型进行文本分类，给出具体可运行代码。

在Python中，我们可以使用`pandas`, `nltk`, `gensim`, 和 `Keras`等库来完成这个任务。首先，你需要安装这些库，如果还没有安装，可以使用下面的命令：

pip install pandas nltk gensim keras tensorflow-text

以下是一个具体的步骤示例：

1. **数据预处理**:
- 读取文本文件：

   import pandas as pd

   df = pd.read_csv('外卖评论.txt', sep='\t', names=['review'])

- 分词和向量化（这里假设我们使用Word2Vec，实际应用中还可以选择其他方法如GloVe或BERT）：

   from nltk.tokenize import word_tokenize
   from gensim.models import Word2Vec

   # 假设你的词汇足够大，可以训练一个模型
   w2v_model = Word2Vec(sentences=word_tokenize(df['review'].values), min_count=1)
   review_vectors = [w2v_model.wv[word] for sentence in word_tokenize(df['review']) if word in w2v_model.wv]

2. **填充序列**:

   from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

   max_review_length = 100  # 设定最长评论长度
   padded_sequences = pad_sequences(review_vectors, maxlen=max_review_length, padding='post')

3. **创建标签列**:
假设你的评论已经标记了类别（正面、负面），你可以这样做：

   df['label'] = ...  # 根据实际情况填写类别标签
   y = df['label'].values

4. **构建TextCNN模型**:
使用`Keras`构建TextCNN模型：

   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense

   model = Sequential()
   model.add(Embedding(input_dim=len(w2v_model.wv.vocab) + 1, output_dim=w2v_model.vector_size, input_length=max_review_length))
   model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
   model.add(GlobalMaxPooling1D())
   model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
   model.add(Dense(units=len(np.unique(y)), activation='softmax'))  # 根据标签种类设定最后一层节点数

   model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

5. **训练模型**:

   model.fit(padded_sequences, y, epochs=10, validation_split=0.2)

6. **评估模型**:

   _, accuracy = model.evaluate(padded_sequences, y)
   print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")

请注意，上述代码简化了处理过程，实际操作可能会更复杂，需要根据你的具体需求进行调整，并可能涉及更多的预处理步骤，例如停用词移除、词干提取等。

ga-svm的python代码

ga-svm是一种支持向量机（Support Vector Machine）算法的变种，它使用遗传算法（Genetic Algorithm）来优化支持向量机的超参数。

下面是一个基于Python的实现代码示例：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 设置遗传算法参数
POPULATION_SIZE = 50  # 种群大小
GENERATION_NUM = 100  # 迭代代数
CROSSOVER_PROB = 0.8  # 交叉概率
MUTATION_PROB = 0.1  # 变异概率

# 初始化种群
def init_population():
    population = []
    for _ in range(POPULATION_SIZE):
        # 随机生成C和gamma的取值
        C = np.random.uniform(0.1, 10)
        gamma = np.random.uniform(0.1, 5)
        population.append([C, gamma])
    return population

# 评估适应度函数
def evaluate_fitness(population, X, y):
    fitness = []
    for ind in population:
        # 创建支持向量机模型，使用交叉验证计算适应度
        svc = SVC(C=ind[0], gamma=ind[1])
        score = cross_val_score(svc, X, y, cv=5).mean()  # 5折交叉验证
        fitness.append(score)
    return fitness

# 选择操作
def selection(population, fitness):
    # 根据适应度值进行排序
    sorted_indices = np.argsort(fitness)
    # 选择适应度较高的个体
    selected_population = [population[i] for i in sorted_indices[-POPULATION_SIZE:]]
    return selected_population

# 交叉操作
def crossover(population):
    new_population = []
    for _ in range(POPULATION_SIZE):
        # 随机选择两个个体
        parent1, parent2 = np.random.choice(population, size=2, replace=False)
        if np.random.rand() < CROSSOVER_PROB:
            # 按一定比例交叉生成新个体
            child = [parent1[0], parent2[1]]
        else:
            # 保留原个体
            child = parent1
        new_population.append(child)
    return new_population

# 变异操作
def mutation(population):
    for ind in population:
        if np.random.rand() < MUTATION_PROB:
            # 对C和gamma进行随机变异
            ind[0] = np.random.uniform(0.1, 10)
            ind[1] = np.random.uniform(0.1, 5)
    return population

# 主函数
def ga_svm(X, y):
    population = init_population()
    for _ in range(GENERATION_NUM):
        fitness = evaluate_fitness(population, X, y)
        population = selection(population, fitness)
        population = crossover(population)
        population = mutation(population)
    
    # 选择最佳个体
    best_ind = population[np.argmax(fitness)]
    
    return best_ind

# 使用示例
X = np.array([[0, 0], [1, 1]])
y = np.array([0, 1])
best_ind = ga_svm(X, y)
print('Best individual:', best_ind)

以上是一个用Python实现的基于遗传算法的SVM代码示例，该代码通过遗传算法优化SVM的超参数选取，以获得更好的分类性能。代码中使用了`sklearn`库中的SVC类来建立支持向量机模型，使用5折交叉验证评估模型性能。遗传算法中的选择、交叉和变异操作通过相应的函数实现。最终输出的是训练出的最佳个体，对应的C和gamma参数。这个示例可以根据具体的数据集和问题进行配置和调整。