def loadData(): cl = [] wl = [] c = np.zeros((n,n)) w = np.zeros((n,n)) coordinate = np.zeros((n,2)) fr = pd.read_csv("CAB.csv") for row in fr.itertuples(): cl.append(row[1]) wl.append(row[2]) index = 0 for i in range(0,n): for j in range(0,n): c[i][j] = cl[index] w[i][j] = wl[index] index = index + 1 print (index) fcoordinate = pd.read_csv("coordinate.csv") j = 0 for row in fcoordinate.itertuples(): for i in range(2): coordinate[j][i] = row[i+2] j = j + 1 return c,w,coordinate def generate_initial_population(c,w): population_list = [] hub_list = random.sample(list(range(0,25)),4) # hub from [0,1,2...,24] for i in range(pop_size): chromosome = generate_chromosome(hub_list) cost = cost_function(chromosome,c,w,coordinate) population_list.append([chromosome,hub_list,cost]) return population_list中coordinate.csv和CAB.csv如何设置
时间: 2023-11-28 21:50:46 浏览: 37
在这段代码中,`coordinate.csv` 和 `CAB.csv` 是用来读取数据的文件。`CAB.csv` 文件中包含了城市之间的距离矩阵信息,而 `coordinate.csv` 文件包含了每个城市的坐标信息。这两个文件需要按照一定的格式设置。
假设有 $n$ 个城市,那么 `CAB.csv` 文件应该是一个包含 $n^2$ 个元素的矩阵,其中第 $(i,j)$ 个元素表示从城市 $i$ 到城市 $j$ 的距离(或者代价)。这个矩阵可以使用逗号或者空格分隔开每个元素。例如,对于 $n=3$ 的情况,`CAB.csv` 文件可能长这样:
```
0,1,2
1,0,3
2,3,0
```
同样地,`coordinate.csv` 文件也是一个包含 $n$ 行、2 列的矩阵,其中第 $i$ 行包含了城市 $i$ 的横纵坐标信息。这个文件也可以使用逗号或者空格分隔开每个元素。例如,对于 $n=3$ 的情况,`coordinate.csv` 文件可能长这样:
```
0,0
1,2
3,1
```
需要注意的是,这两个文件的文件名和路径需要与代码中的文件名和路径保持一致。
相关问题
def loadData(): cl = [] wl = [] c = np.zeros((n,n)) w = np.zeros((n,n)) coordinate = np.zeros((n,2)) fr = pd.read_csv("CAB.csv") for row in fr.itertuples(): cl.append(row[1]) wl.append(row[2]) index = 0 for i in range(0,n): for j in range(0,n): c[i][j] = cl[index] w[i][j] = wl[index] index = index + 1中报错c[i][j] = cl[index] IndexError: list index out of range
这个错误的原因是因为你在循环访问 `cl` 列表时,使用了错误的索引。在第二个嵌套循环中,当 `j = n-1` 时,`index` 的值已经是 `n^2`,而在下一次循环中,`i += 1`,`index` 的值又加了 1,此时 `index` 的值就超出了 `cl` 列表的索引范围。你可以将 `index = 0` 的语句放在第一个 `for` 循环的前面,这样每次外循环开始时都会将 `index` 重置为 0,避免了出现上述错误。修改后的代码如下所示:
```
def loadData():
cl = []
wl = []
c = np.zeros((n,n))
w = np.zeros((n,n))
coordinate = np.zeros((n,2))
fr = pd.read_csv("CAB.csv")
index = 0
for row in fr.itertuples():
cl.append(row[1])
wl.append(row[2])
for i in range(0,n):
for j in range(0,n):
c[i][j] = cl[index]
w[i][j] = wl[index]
index = index + 1
```
希望对你有所帮助!
N = len(x) V = np.zeros(N)
这是一段Python代码,它的作用是创建一个长度为N的一维数组V,并且将数组中的所有元素初始化为0。其中,N是变量x的长度。该代码需要使用NumPy库,因此需要事先导入该库,例如:
```python
import numpy as np
x = [1, 2, 3, 4, 5] # 自定义变量x
N = len(x) # 获取x的长度
V = np.zeros(N) # 创建长度为N的数组V,并将其中所有元素初始化为0
print(V) # 输出数组V的值
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个变量x,用于存储一些自定义的数值。然后,我们使用len()函数计算变量x的长度N。接着,使用np.zeros()函数创建一个长度为N的一维数组V,并将其中所有元素初始化为0。最后,我们输出数组V的值,即可看到所有元素都为0的数组。
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