data = [] for _ in range(7): data.append(random.randint(1, 100))是什么意思

时间: 2024-05-21 16:11:16 浏览: 103
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向一个数组中插入一个1~100的随机数

这段代码使用了Python中的随机数模块random，生成了一个包含7个随机整数的列表。其中，range(7)表示生成一个从0到6的整数序列，使用for循环遍历这个序列，并通过调用random.randint()函数生成1到100之间的随机整数，并将其添加到data列表中。最终，data列表包含了7个随机整数。
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for i in range(1, order + 1): fit_y += coefficients[i] * fit_x ** i plt.scatter(xa, ya, color='m', label='Data Points') plt.plot(fit_x, fit_y, 'b-', label='Fitted Curve') plt.legend() plt.show() ...

for _ in range(7): data.append(random.randint(1, 100))

This code generates a list called "data" containing 7 random integers between 1 and 100 (inclusive). The for loop runs 7 times, and each time it appends a new random integer to the list using the ...

self.entity_vec.weight.data = normalize_emb(self.entity_vec.weight.data) self.relation_vec.weight.data = normalize_emb(self.relation_vec.weight.data) self.concept_vec.weight.data[:, :-1] = normalize_emb(self.concept_vec.weight.data[:, :-1]) self.concept_vec.weight.data[:, -1] = normalize_radius(self.concept_vec.weight.data[:, -1]) self.optimizer.zero_grad() for k in range(batchSize): i = random.randint(0, self.D.trainSize - 1) if i < len(self.D.fb_r): cut = 1 - epoch * self.args.hrt_cut / nepoch pairs[0].append(self.trainHLR(i, cut)) elif i < len(self.D.fb_r) + len(self.D.instanceOf): cut = 1 - epoch * self.args.ins_cut / nepoch pairs[1].append(self.trainInstanceOf(i, cut)) else: cut = 1 - epoch * self.args.sub_cut / nepoch pairs[2].append(self.trainSubClassOf(i, cut))

这段代码看起来像是在进行一些实体关系的训练，其中包括对实体向量、关系向量和概念向量进行归一化操作，然后进行随机选择训练数据并根据不同的类型进行训练。具体来说，如果选择的数据是三元组（头实体、关系、尾...

def slice_enc(data, slice_rate=rate[1] + rate[2]): """将数据切分为前面多少比例，后面多少比例. :param data: 单挑数据 :param slice_rate: 验证集以及测试集所占的比例 :return: 切分好的数据 """ keys = data.keys() Train_Samples = {} Test_Samples = {} for i in keys: slice_data = data[i] all_lenght = len(slice_data) end_index = int(all_lenght * (1 - slice_rate)) samp_train = int(number * (1 - slice_rate)) # 700 Train_sample = [] Test_Sample = [] if enc: enc_time = length // enc_step samp_step = 0 # 用来计数Train采样次数 for j in range(samp_train): random_start = np.random.randint(low=0, high=(end_index - 2 * length)) label = 0 for h in range(enc_time): samp_step += 1 random_start += enc_step sample = slice_data[random_start: random_start + length] Train_sample.append(sample) if samp_step == samp_train: label = 1 break if label: break是做什么

这段代码是一个将数据切分为训练集和测试集的函数，其中slice_rate表示验证集和测试集所占的比例。函数中通过计算数据长度和slice_rate来确定切分位置，将数据分成训练集和测试集，然后在训练集中进行数据采样，...

def create_skipgram_dataset(text): import random data = [] for i in range(2, len(text) - 2): data.append((text[i], text[i-2], 1)) data.append((text[i], text[i-1], 1)) data.append((text[i], text[i+1], 1)) data.append((text[i], text[i+2], 1)) # negative sampling for _ in range(4): if random.random() < 0.5 or i >= len(text) - 3: rand_id = random.randint(0, i-1) else: rand_id = random.randint(i+3, len(text)-1) data.append((text[i], text[rand_id], 0)) return data ​ ​ skipgram_train = create_skipgram_dataset(text) print('skipgram sample', skipgram_train[0])这段代码什么意思

- data 是一个列表，其中每个元素都是一个元组，包含一个目标词汇、一个上下文词汇或随机选择的词汇，以及一个标记，即 [(target1, context1/negative1, label1), (target2, context2/negative2, label2), ...]...

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import random n = 100 m = 216 x_data = [[random.randint(0, 9) for j in range(m)] for i in range(n)] y_data = [[random.randint(0, 9) for j in range(m)] for i in range(n)] constantV0 = tf.constant(0.0) jacobianmatrix1 = [] for j in range(int(m)): gradfunc = tf.gradients(x_data[:, j],y_data) # 此处xs为功率 print(gradfunc) for k in range(n): jacobianmatrix1.append(gradfunc[0][k, :]) jacobian_matrix2 = jacobianmatrix1 - constantV0

x_data = tf.Variable([[random.randint(0, 9) for j in range(m)] for i in range(n)]) y_data = tf.Variable([[random.randint(0, 9) for j in range(m)] for i in range(n)]) constantV0 = tf.constant(0.0) ...

import random from PIL import Image import numpy as np class DataAugmentation: def __init__(self, dataset): self.dataset = dataset def rotate(self, image, angle): rotated_image = image.rotate(angle) return rotated_image def crop(self, image, crop_size): width, height = image.size left = random.randint(0, width - crop_size) upper = random.randint(0, height - crop_size) right = left + crop_size lower = upper + crop_size cropped_image = image.crop((left, upper, right, lower)) return cropped_image def mirror(self, image): mirrored_image = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) return mirrored_image def augment(self, num_samples, crop_size): augmented_dataset = [] for i in range(num_samples): image = Image.open(self.dataset[i]) operations = [self.rotate, self.crop, self.mirror] operation = random.choice(operations) if operation == self.rotate: angle = random.randint(0, 360) augmented_image = self.rotate(image, angle) elif operation == self.crop: augmented_image = self.crop(image, crop_size) else: augmented_image = self.mirror(image) augmented_dataset.append(np.array(augmented_image)) return augmented_dataset

这是一个数据增强的类，用于对数据集进行图像增强操作。它具有以下方法： - rotate(image, angle)：旋转图像，接受一个图像和旋转角度作为参数，并返回旋转后的图像。 - crop(image, crop_size)：裁剪图像，...

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_...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 abalone = fetch_openml(name='abalone', version=1, as_frame=True) # 获取特征和标签 X = abalone.data y = abalone.target # 对性别特征进行独热编码 gender_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) gender_encoded = gender_encoder.fit_transform(X[['Sex']]) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X.drop('Sex', axis=1)) # 合并编码后的性别特征和其他特征 X_processed = np.hstack((gender_encoded, X_scaled)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化Lasso回归模型 lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42) # 随机梯度下降算法迭代次数和损失函数值 n_iterations = 200 losses = [] for iteration in range(n_iterations): # 随机选择一个样本 random_index = np.random.randint(len(X_train)) X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1) y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1) # 计算目标函数值与最优函数值之差 lasso.fit(X_sample, y_sample) loss = np.abs(lasso.coef_ - lasso.coef_).sum() losses.append(loss) # 绘制迭代效率图 plt.plot(range(n_iterations), losses) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Difference from Optimal Loss') plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') plt.show()上述代码报错，请修改

for iteration in range(n_iterations): # 随机选择一个样本 random_index = np.random.randint(len(X_train)) X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1) y_sample = y_train[random_index].reshape...

import randomfrom datetime import datetime, timedeltaimport pandas as pdstart_date = datetime(2018, 1, 1)end_date = datetime(2018, 12, 31)dates = []amounts = []for i in range((end_date - start_date).days + 1): date = start_date + timedelta(days=i) amount = random.randint(300, 6001) dates.append(date) amounts.append(amount)data = {'date': dates, 'amount': amounts}df = pd.DataFrame(data)print(df.head())

需要注意的是，代码中使用了Python内置的random模块来生成随机数，如果需要更高质量的随机数可能需要使用其他第三方库，如numpy。另外，代码中生成的日期是按天递增的，如果需要更灵活的日期生成方式，可能需要使用...

import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机数据 # data = [] # for i in range(10): # data.append(random.randint(1, 100)) X=[30, 60, 90, 120, 150, 180, 210] Y1=[0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.7, 0.8, 0.9] Y2=[1.5, 11.3, 25.7, 58.3, 202.6, 345.2, 456.6] # 绘制直线图 # plt.plot(range(1, 11), data) plt.plot(X, Y1, label='“多轮循环探索”运行时间') plt.plot(X, Y2, label='最优算法运行时间') plt.xlabel("t_i数量/个") plt.ylabel("时间/min") # plt.title() plt.legend() plt.show()，错在哪里，为什为labelh和x,y轴的名称中不能显示汉字？如何能把ti中i放在t的下角标处

# data.append(random.randint(1, 100)) X=[30, 60, 90, 120, 150, 180, 210] Y1=[0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.7, 0.8, 0.9] Y2=[1.5, 11.3, 25.7, 58.3, 202.6, 345.2, 456.6] # 绘制直线图 # plt.plot(range(1, ...

写入时，从第二列开始：import random # 生成随机数据 data = [] for i in range(10): row = [i+1, random.choice(['男', '女']), random.choice(['教师', '学生', '职员']), random.randint(1, 10), random.randint(10000000000, 99999999999)] data.append(row) # 写入Excel表格 for row_idx, row_data in enumerate(data): for col_idx, cell_data in enumerate(row_data): sheet.write(row_idx+1, col_idx, cell_data)

row = [i+1, random.choice(['男', '女']), random.choice(['教师', '学生', '职员']), random.randint(1, 10), random.randint(10000000000, 99999999999)] data.append(row) # 写入Excel表格 for row_idx, row_...

以下这段代码是关于CatBoost模型的超参数调整，但里面好像不是在五倍交叉验证下做的分析，请问应该怎么加上五倍交叉验证呢？import os import time import pandas as pd from catboost import CatBoostRegressor from hyperopt import fmin, hp, partial, Trials, tpe,rand from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score as CVS, train_test_split as TTS 自定义hyperopt的参数空间 space = {"iterations": hp.choice("iterations", range(1, 30)), "depth": hp.randint("depth", 16), "l2_leaf_reg": hp.randint("l2_leaf_reg", 222), "border_count": hp.randint("border_count", 222), 'learning_rate': hp.uniform('learning_rate', 0.001, 0.9), } data = pd.read_csv(r"E:\exercise\synthesis\synthesis_dummy_2.csv") #验证随机森林填补缺失值方法是否有效 X = data.iloc[:,1:] y = data.iloc[:,0] Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = TTS(X_wrapper,y,test_size=0.2,random_state=100) def epoch_time(start_time, end_time): elapsed_secs = end_time - start_time elapsed_mins = elapsed_secs / 60 return elapsed_mins, elapsed_secs 自动化调参并训练 def cat_factory(argsDict): estimator = CatBoostRegressor(loss_function='RMSE', random_seed=22, learning_rate=argsDict['learning_rate'], iterations=argsDict['iterations'], l2_leaf_reg=argsDict['l2_leaf_reg'], border_count=argsDict['border_count'], depth=argsDict['depth'], verbose=0) estimator.fit(Xtrain, Ytrain) val_pred = estimator.predict(Xtest) mse = mean_squared_error(Ytest, val_pred) return mse

for train_index, val_index in kf.split(Xtrain): X_train, X_val = Xtrain.iloc[train_index], Xtrain.iloc[val_index] Y_train, Y_val = Ytrain.iloc[train_index], Ytrain.iloc[val_index] estimator.fit...

@allure.title("验证周期MA批量同步") def test_schedule_ma_multiple(self): ma_count = 2 ma_list = [] vin_list = ["L6T79T2E1NP004452"] ecu_cmd_list = generate_ecu_cmd_list( [{"model": 0, "ecu": "VGM", "service": "22", "interval": 1, "did": "F1AE"}, {"model": 1, "ecu": "VGM", "service": "1902", "interval": 1, "input_parameter": "FF"}]) for i in range(ma_count): ma_list.append(create_schedule_or_event_ma("schedule", "2.0多任务周期同步" + str(randint(0, 100)), vin_list, ecu_cmd_list)) # 验证创建结果 assert len(ma_list) == ma_count # 车端请求云端:同步请求 res1 = vehicle_req_synchronization({"rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": self.vin, "rvdc.dataType": "maSynchronizationReq", "rvdc.payload.storageQuota": 25, "rvdc.payload.maFormatVersion": 0 }) assert res1.get("code") == 100000 # 车端请求云端:移除异常ma任务 res1 = vehicle_req_remove({"rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": self.vin, "rvdc.dataType": "rvdcRemoveMasResp", "rvdc.payload.masremoved": "true", }) assert res1.get("code") == 100000 # 因为是异步推送，验证推送结果 res = query_vehicle_cloud_log(**{"vin": self.vin, "type": "maSynchronization", "createTimeStart": "", "createTimeEnd": "", "maId": ma_list[0]}) res_log = res.get("data")["records"][0]["content"] res_content_json = json.loads(res_log) res2 = res_content_json["request"]["jsonObject"]["rvdc"]["payload"]["newMas"] assert ma_list[0] in res2 assert ma_list[1] in res2优化一下这段代码

for _ in range(ma_count)] @pytest.fixture(scope="module") def sync_request(): return { "rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": "L6T...

将以下适用于pt模型的代码改为适用于tflite模型的代码weights = r'weights/best.pt' # 指定设备，如果是 'cpu' 则使用 CPU，如果是 '0' 则使用 GPU 0，以此类推 opt_device = '' device = select_device(opt_device) # 指定图片大小 imgsz = 640 # 指定置信度和 IOU 阈值 opt_conf_thres = 0.6 opt_iou_thres = 0.45 # 初始化日志记录 set_logging() # 加载模型 model = attempt_load(weights, map_location=device) # 检查图片大小是否符合要求，如果不符合则调整 imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max()) # 如果设备支持半精度 FP16，则将模型转换为半精度 half = device.type != 'cpu' if half: model.half() # 获取预测结果中标签的名字和颜色，分别存储在 names 和 colors 中 names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in names]

colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in names] # 进行推理 def detect(image): # 对图像进行预处理 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = cv2.resize(image, ...

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， # ...

内容： （1） 生成一个长度300的一维数组，且数据大小为1到20内的随机整数。 （2） 查阅均值和中值滤波的原理进行上述的一维数组滤波，且窗口大小分别设定为3，7，11。说明不同大小窗口对滤波结果的影响。（此步骤自己写函数实现） （3） 把原数据和处理之后的数据画图显示。 附录：下面的代码是均值滤波的，中值滤波的请自行编写。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt modes = ['full', 'same', 'valid'] modes = [ 'valid'] data=np.ones(200) data=np.random.randint(1,20,size=(300)) window=np.ones(10)/10 for m in modes: # data_tmp=np.convolve(data, window, mode=m) #请自行查阅卷积的参数含义 correlate data_tmp = np.correlate(data, window, mode=m) # 请自行查阅相关的参数含义 correlate plt.plot(data_tmp); plt.plot(data); plt.axis([-10, 300, -.1, 25]); plt.legend(modes+['data'], loc='lower center'); plt.show() a=45

for i in range(half_window_size, len(data) - half_window_size): window = data[i - half_window_size:i + half_window_size + 1] filtered_data[i] = np.median(window) return filtered_data 使用上述...

Implement the hash table (with chaining) data structure. Your table should be able to grow and shrink based on how many items are there. contain at least the following methods: * __init__: initialize the data structure * hash: implement a hash function that is chosen from a universal hash family * search: search for a key in the table, return True if found, False otherwise * insert: insert a key into the table if it is not already in there * delete: delete a key from the table * size: return the number of buckets in your hash table

self.buckets = [[] for _ in range(initial_size)] self.load_factor = load_factor self.size = 0 def hash(self, key): # A simple universal hash function using random parameters a = random.randint...

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资源摘要信息:"Solve TSP by MMAS: Using MAX-MIN Ant System to solve Traveling Salesman Problem - matlab开发" 本资源为解决经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）提供了一种基于蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）的MAX-MIN蚁群系统（MAX-MIN Ant System, MMAS）的Matlab实现。旅行商问题是一个典型的优化问题，要求找到一条最短的路径，让旅行商访问每一个城市一次并返回起点。这个问题属于NP-hard问题，随着城市数量的增加，寻找最优解的难度急剧增加。 MAX-MIN Ant System是一种改进的蚁群优化算法，它在基本的蚁群算法的基础上，对信息素的更新规则进行了改进，以期避免过早收敛和局部最优的问题。MMAS算法通过限制信息素的上下界来确保算法的探索能力和避免过早收敛，它在某些情况下比经典的蚁群系统（Ant System, AS）和带有局部搜索的蚁群系统（Ant Colony System, ACS）更为有效。 在本Matlab实现中，用户可以通过调用ACO函数并传入一个TSP问题文件（例如"filename.tsp"）来运行MMAS算法。该问题文件可以是任意的对称或非对称TSP实例，用户可以从特定的网站下载多种标准TSP问题实例，以供测试和研究使用。 使用此资源的用户需要注意，虽然该Matlab代码可以免费用于个人学习和研究目的，但若要用于商业用途，则需要联系作者获取相应的许可。作者的电子邮件地址为***。 此外，压缩包文件名为"MAX-MIN%20Ant%20System.zip"，该压缩包包含Matlab代码文件和可能的示例数据文件。用户在使用之前需要将压缩包解压，并将文件放置在Matlab的适当工作目录中。 为了更好地理解和应用该资源，用户应当对蚁群优化算法有初步了解，尤其是对MAX-MIN蚁群系统的基本原理和运行机制有所掌握。此外，熟悉Matlab编程环境和拥有一定的编程经验将有助于用户根据个人需求修改和扩展算法。 在实际应用中，用户可以根据问题规模调整MMAS算法的参数，如蚂蚁数量、信息素蒸发率、信息素增量等，以获得最优的求解效果。此外，也可以结合其他启发式或元启发式算法，如遗传算法、模拟退火等，来进一步提高算法的性能。 总之，本资源为TSP问题的求解提供了一种有效的算法框架，且Matlab作为编程工具的易用性和强大的计算能力，使得该资源成为算法研究人员和工程技术人员的有力工具。通过本资源的应用，用户将能够深入探索并实现蚁群优化算法在实际问题中的应用，为解决复杂的优化问题提供一种新的思路和方法。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【实战指南】MATLAB自适应遗传算法调整：优化流程全掌握

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法基础与MATLAB环境搭建 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟生物进化过程的搜索启发式算法，它使用类似自然选择和遗传学的原理在潜在解空间中搜索最优解。在MATLAB中实现遗传算法需要先搭建合适的环境，设置工作路径，以及了解如何调用和使用遗传算法相关的函数和工具箱。 ## 1.1 遗传算法简介 遗传算法是一种全局优化算法，它的特点是不依赖于问题的梯度信息，适用于搜索复杂、多峰等难