for i in range(max_iter):

时间: 2024-05-30 19:08:02 浏览: 126
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Cpp_STL_ReferenceManual 经典手册 很给力

This is a Python for loop that iterates a certain number of times specified by the variable `max_iter`. During each iteration, the loop variable `i` takes on a new value, starting from 0 and incrementing by 1 each time. The code inside the loop will be executed once per iteration.
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10. **equal_range**: 返回序列中指定元素的范围，一个迭代器指向第一个等于目标的元素，另一个迭代器指向最后一个大于目标的元素。 11. **fill**: 将指定区域的所有元素设置为同一值。 12. **fill_n**: 将n个元素...

import numpy as np def pagerank(links, d=.85, max_iter=100, tol=1e-6): # 构建邻接矩阵 n = len(links) A = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in links[i]: A[j][i] = 1 / len(links[i]) # 初始化PageRank值 pr = np.ones(n) / n # 迭代计算PageRank值 for _ in range(max_iter): pr_new = np.zeros(n) for i in range(n): for j in range(n): if A[j][i] != : pr_new[i] += A[j][i] * pr[j] pr_new = d * pr_new + (1 - d) / n if np.linalg.norm(pr_new - pr) < tol: break pr = pr_new # 输出结果 idx = np.argsort(pr)[::-1] for i in idx: print(f"Page {i}: {pr[i]}")

函数还接受一些可选参数，包括阻尼系数d、最大迭代次数max_iter和收敛容差tol。 代码的主要步骤如下： 1. 创建一个大小为n×n的邻接矩阵A，其中n是链接列表中网页的数量。 2. 初始化PageRank值pr，将其...

#!/usr/bin/python3import math # 求2的平方根str = math.sqrt(2) # 设定最大迭代次数max_iter = 10# 进行指数运算并打印结果for i in range(max_iter): str = str ** str print(str)真的吗运行后是啥效果

运行后会打印出10次指数运算后的结果，每次的指数都是上一次的结果。由于指数运算会让结果变得非常大，因此后面的结果可能会出现科学计数法的形式。以下是代码运行的部分结果： 2.8284271247461903 ...

for it in range(self.Max_iter): # 计算当前迭代的动态参数A和C a = 2 - it * (2 / self.Max_iter) if a < 0.5: a = 0.5 C = 2 * random.random() # 选择三只灰狼作为“猎物”，一只作为“猎人” idx_alpha = np.random.randint(0, self.SearchAgents_no) idx_beta = np.random.randint(0, self.SearchAgents_no) idx_delta = np.random.randint(0, self.SearchAgents_no) for i in range(self.SearchAgents_no): if i != idx_alpha and i != idx_beta and i != idx_delta: # 更新灰狼位置 A = np.vstack([X[idx_alpha, :], X[idx_beta, :], X[idx_delta, :]]) X = self.update_position(X, A, C, a) # 计算每只灰狼的适应度 fitness[i] = self.costFunc(X[i, :])

在这段代码中，首先定义了一个迭代次数的范围（self.Max_iter），然后计算了当前迭代的动态参数A和C。接着，从种群中随机选择三只灰狼作为“猎物”（alpha、beta、delta），一只作为“猎人”（i）。对于不是“猎物”...

解读这段代码def val(val_set, max_iter=100, flag=False): print('Start val') data_loader = torch.utils.data.DataLoader( val_set, shuffle=True, batch_size=opt.batchSize, num_workers=int(opt.workers)) val_iter = iter(data_loader) n_correct = 0 loss_avg = utils.averager() if not flag: max_iter = min(max_iter, len(data_loader)) else: max_iter = max(max_iter, len(data_loader)) for i in range(max_iter): # data = val_iter.next() # # data = next(val_iter) # try: # data=next(val_iter) # except StopIteration: # return try: data = val_iter.next() except: val_iter = iter(data_loader) # 再次读取，获取数据 data = val_iter.next() cpu_images, cpu_texts = data batch_size = cpu_images.size(0) utils.loadData(image, cpu_images) t, l = converter.encode(cpu_texts) utils.loadData(text, t) utils.loadData(length, l) with torch.no_grad(): crnn.eval() preds = crnn(image) crnn.train() preds_size = torch.IntTensor([preds.size(0)] * batch_size) cost = criterion(preds, text, preds_size, length) loss_avg.add(cost) _, preds = preds.max(2) preds = preds.transpose(1, 0).contiguous().view(-1) sim_preds = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=False) for pred, target in zip(sim_preds, cpu_texts): if pred == target: n_correct += 1

它接收一个数据集 val_set，将其封装成一个 DataLoader 对象，并迭代 max_iter 次进行验证。如果 flag 为 False，则 max_iter 不得超过数据集的长度；否则 max_iter 不得小于数据集的长度。在每次迭代...

def k_medoids(X, n_clusters, max_iter=100): # 初始化类簇中心点 medoids = random.sample(range(len(X)), n_clusters) labels = None for _ in range(max_iter): # 计算所有样本与中心点的距离 distances = pairwise_distances(X, X[medoids]) # 分配样本到最近的中心点 new_labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新中心点 for i in range(n_clusters): cluster_samples = np.where(new_labels == i)[0] new_medoid = np.argmin(np.sum(distances[cluster_samples][:, cluster_samples], axis=1)) medoids[i] = cluster_samples[new_medoid] # 判断是否收敛 if np.array_equal(labels, new_labels): break labels = new_labels return medoids, labels

在这个实现中，输入参数 X 是一个包含样本数据的矩阵，n_clusters 是要生成的聚类数量，max_iter 是最大迭代次数。 算法的主要步骤如下： 1. 随机选择 n_clusters 个样本作为初始的中心点 medoids。 2. 计算所有...

def execute(self): # 初始化标签 for i in range(self._n): self._G.nodes[i]["label"] = i iter_time = 0 # 更新标签 while (not self.can_stop() and iter_time < self._max_iter): self.populate_label() iter_time += 1 return self.get_communities()这段代码什么意思

这段代码是LPA算法的核心部分，用于执行LPA算法并获取聚类结果。具体来说，它首先为图中的每个节点初始化一个标签(label)，标签的值为节点的ID。然后，它进入一个循环，每次循环都调用"populate_label"函数更新节点...

def fuzzy_kmeans(data, num_clusters, m, max_iter=100, epsilon=1e-4): num_samples = data.shape[0] num_features = data.shape[1] # 初始化隶属度矩阵 membership = np.random.dirichlet(np.ones(num_clusters), size=num_samples) # 迭代更新聚类中心和隶属度 for iter in range(max_iter): # 计算聚类中心 centers = np.zeros((num_clusters, num_features)) for k in range(num_clusters): centers[k] = np.sum((membership[:, k]**m).reshape(-1, 1) * data, axis=0) / np.sum(membership[:, k]**m) # 计算隶属度 new_membership = np.zeros((num_samples, num_clusters)) for i in range(num_samples): for k in range(num_clusters): numerator = np.linalg.norm(data[i] - centers[k]) denominator = np.sum([(np.linalg.norm(data[i] - centers[j]) / numerator)**(2 / (m - 1)) for j in range(num_clusters)]) new_membership[i, k] = 1 / denominator # 判断迭代终止条件 if np.sum(np.abs(new_membership - membership)) < epsilon: break membership = new_membership return centers, membership

4. 计算隶属度，对于每个数据点和每个聚类中心，计算其隶属度，使用公式：$u_{ik} = \frac{1}{\sum_{j=1}^c(\frac{d_{ik}}{d_{ij}})^{\frac{2}{m-1}}}$，其中 $d_{ik}$ 表示数据点 $i$ 与聚类中心 $k$ 的距离，$d_{...

def adversarial(x, model, loss_func, c=1e-4, kappa=0, num_iter=100, lr=0.01): """ Create adversarial examples using CW algorithm Args: - x: input image - model: the neural network model - loss_func: the loss function to use - c: the weight for the L2 regularization term (default=1e-4) - kappa: the confidence parameter (default=0) - num_iter: number of iterations for the algorithm (default=100) - lr: learning rate for the optimization (default=0.01) Returns: - x_adv: adversarial example """ x_adv = x.clone().detach().requires_grad_(True) for i in range(num_iter): output = model(x_adv) loss = loss_func(output, torch.tensor([kappa]), x, x_adv, c) model.zero_grad() loss.backward() with torch.no_grad(): x_adv += lr * x_adv.grad x_adv = torch.max(torch.min(x_adv, x + 0.35), x - 0.35) x_adv = torch.clamp(x_adv, 0, 1) x_adv.requires_grad_() return x_adv.detach()上述代码出现TypeError: ce_loss() takes 2 positional arguments but 5 were given错误，请改正

for i in range(num_iter): output = model(x_adv) loss = loss_func(output, kappa, target=x, adversary=x_adv, c=c) model.zero_grad() loss.backward() with torch.no_grad(): x_adv += lr * x_adv.grad ...

请调用一次这个函数，并把结果保存起来。函数：def kmeans(data, k, max_iter=100): # 随机初始化聚类中心 centers = data[np.random.choice(len(data), k, replace=False)] for i in range(max_iter): # 计算每个样本到每个聚类中心的距离 distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) # 将每个样本归为距离最近的聚类 labels = distances.argmin(axis=0) # 更新聚类中心为每个聚类中所有样本的平均值 new_centers = np.array([data[labels == j].mean(axis=0) for j in range(k)]) # 如果聚类中心不再变化，则停止迭代 if np.allclose(centers, new_centers): break centers = new_centers return labels, centers

函数的输入包括数据集 data，簇的个数 k，以及最大迭代次数 max_iter。函数的输出包括每个样本所属的簇 labels 和最终的聚类中心 centers。 在函数中，首先通过随机选择 k 个样本作为初始聚类中心 centers。然后，...

解释以下代码：import pandas as pd data = pd.read_excel('../数据表/1.xlsx') import numpy as np X = np.array(data) def kmeans(X, k, max_iter=100): # 随机选择k个质心 centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], k, replace=False), :] for i in range(max_iter): # 分配样本到簇中 distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) labels = np.argmin(distances, axis=0) # 计算每个簇的质心 new_centroids = np.array([X[labels == j].mean(axis=0) for j in range(k)]) # 判断质心是否发生变化 if np.allclose(centroids, new_centroids): break centroids = new_centroids return labels, centroids labels, centroids = kmeans(X, 4)

2. 定义了一个kmeans函数，它接受三个参数：X是数据集，k是簇的数量，max_iter是迭代的最大次数。 3. 在kmeans函数中，随机初始化k个质心并将其存储在centroids变量中。 4. 进入迭代过程，其中每次迭代都执行以下...

解释def NCC(img1,img2,avg_img1,avg_img2,disparity,NCC_value,deeps, threshold,max_d, min_rows, max_rows): #设立阈值 ncc_value = threshold if min_rows == 0: min_rows += 1 for i in range(3, max_rows - 3): for j in range(3, cols-3): if j < cols - max_d-3: max_d1 = max_d else: max_d1 = cols - j - 3 for d in range(4, max_d1):#减一防止越界 ncc1 = 0 ncc2 = 0 ncc3 = 0 for m in range(i-3, i+4): for n in range(j-3, j+4): ncc1 += (img2[m, n] - avg_img2[i, j])*(img1[m, n+d]-avg_img1[i, j+d]) ncc2 += (img2[m, n] - avg_img2[i, j])*(img2[m, n] - avg_img2[i, j]) ncc3 += (img1[m, n+d]-avg_img1[i, j+d])*(img1[m, n+d]-avg_img1[i, j+d]) ncc_b = math.sqrt(ncc2*ncc3) ncc_p_d = 0 if ncc_b != 0: ncc_p_d = ncc1/(ncc_b) if ncc_p_d > ncc_value: ncc_value = ncc_p_d disparity[i, j] = d NCC_value[i ,j] = ncc_p_d ncc_value = threshold print("iter{0}".format(i))

函数的输入参数包括两张图像（img1和img2）、图像的平均值（avg_img1和avg_img2）、视差图（disparity）、NCC值（NCC_value）、迭代深度（deeps）、阈值（threshold）、最大视差值（max_d）、最小...

for i in range(0,30): kmeans = KMeans(n_clusters=3,max_iter=30,tol=0.0001,\ random_state=i).fit(data)

这是一个 KMeans 聚类的代码，其中使用了一个 for 循环来进行 30 次聚类，每一次聚类都使用了不同的随机种子...其中 n_clusters 表示簇的个数，max_iter 表示最大迭代次数，tol 表示收敛阈值，data 表示输入的数据集。

# k-means聚类 model = KMeans(n_clusters=30,init='k-means++',n_init=10,max_iter=50,random_state=0) model.fit(data) labels = model.labels_ # 统计每个类别标签出现的次数 counts = np.bincount(labels) # 打印每个簇中包含的样本数量 for i in range(len(counts)): print("Cluster {}: {} samples".format(i, counts[i])) #绘制折线图 for i in range(30): cluster_data = data[labels == i] mean_data = np.mean(cluster_data, axis=0) plt.plot(mean_data) plt.show()解释这段代码

其中，参数 n_clusters 指定了簇的数量，init 指定了初始簇中心的选取方法，n_init 指定了重复运行 k-means 算法的次数，max_iter 指定了算法的最大迭代次数，random_state 指定了随机种子。最后，使用 labels 变量...

解释一下f=open('./smility.csv','w') wr=csv.writer(f) df = pd.read_csv('./std_ligand.csv') std_smiles=df['SMILES'].tolist() df1 = pd.read_csv('./gencnn.csv') gen_smiles=df1['SMILES'].tolist() std_mols=[Chem.MolFromSmiles(s) for s in std_smiles] gen_mols=[Chem.MolFromSmiles(s) for s in gen_smiles] score_max=[] index_list=[] count=0 for gen_mol in gen_mols: score_list=[] for mol in std_mols: gen_fp=Chem.RDKFingerprint(gen_mol) fp=Chem.RDKFingerprint(mol) score=DataStructs.FingerprintSimilarity(gen_fp,fp) score_list.append(score) max1= max(score_list) index = score_list.index(max(score_list)) count+=1 score_max.append(max1) score_max.append(index)####与哪个相似性最大下标 print(index) ##下面是将结果存入csv，共两列 def list_of_groups(init_list, children_list_len): list_of_groups = zip(*(iter(init_list),) *children_list_len) end_list = [list(i) for i in list_of_groups] count = len(init_list) % children_list_len end_list.append(init_list[-count:]) if count !=0 else end_list return end_list code_list = list_of_groups(score_max,2) print(code_list) for i in range(count): # print('\t',code_list[i]) # print(code_list[i]) x=code_list[i] print(x) wr.writerows([x]) f.close（）

需要注意的是，代码中使用了list_of_groups函数将score_max列表按照每两个元素一组进行划分，这是因为score_max列表中每个分子有一个最大相似性分数和对应标准分子的下标，需要将它们组合成一个二元组。

import jieba from collections import Counter def read_dataset(path): labels = [] inputs = [] with open(path, 'r', encoding='utf-8') as file: for i, line in enumerate(file): line = line.strip() sample = line.split('\t') inputs.append(sample[0]) labels.append(sample[1]) return inputs, labels class MyDataset(): def init(self) -> None: self.vocab = {} self.stop_words = [] def set_stopword(self, path='data/scu_stopwords'): with open(path, 'r', encoding='utf-8') as fr: self.stop_words = [line.strip() for line in fr.readline()] def build_vocab(self, inputs, max_size='5000', min_freg=1): cnt = {} # 临时词典存储词频 for data in inputs: data = jieba.lcut(data) for word in data: if word not in cnt: cnt[word] = 1 else: cnt[word] += 1 cnt = sorted([_ for _ in cnt.items() if _[1]>=min_freg and _[0] not in self.stop_words], key=lambda t:t[1], reverse=True) self.vocab[''] = 0 if len(cnt) > max_size: i = 1 for w, _ in cnt: if len(self.vocab)>max_size: break self.vocab[w] = i i += 1 else: i = 1 for w, _ in cnt: self.vocab[w] = i i += 1 def transform(self, inputs, flag = 0): samples = [] iter = 0 for doc in inputs: if iter % 1000 == 0: print('-------%d------' % iter) doc = jieba.cut(doc) if flag==0: wordset = set(doc) # print(wordset) sample = [] for word in self.vocab.keys(): if word in wordset: sample.append(1) else: sample.append(0) elif flag == 1: sample = [0 for i in range(len(self.vocab.items()))] word_count = Counter(doc) for word in word_count.items(): if word[0] in self.vocab.keys(): id = self.vocab[word[0]] sample[id] = word[1] iter +=1 samples.append(sample) return samples def buid_tfidf_vocab(self, inputs, max_size): pass试着调参重构，提升精确率

很抱歉，您的代码片段缺少模型和评估指标等关键信息，我无法直接提供调参建议。不过，一些常见的提升精确率的方法包括： - 调整模型结构，可以尝试更深的网络层、增加隐藏单元、添加正则化等等；...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd def kmeans(data, k): # 手动指定聚类中心 centers = np.array([[21.0, 1.0], [-1.0, 20.0], [0.0, 0.0],[-1.0, -8.0]]) # 记录每个数据点所属的簇 clusters = np.zeros(len(data)) # 聚类迭代次数 max_iter = 100 for i in range(max_iter): # 计算每个数据点到聚类中心的距离 distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) # 将每个数据点分配到最近的聚类中心所在的簇 clusters = np.argmin(distances, axis=0) # 更新聚类中心 for j in range(k): centers[j] = data[clusters == j].mean(axis=0) return clusters, centers # 生成数据集 data = pd.read_excel('allindex2.xlsx') # 聚类 clusters, centers = kmeans(data, 4) # 绘制结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=clusters) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r') plt.show()ValueError: Unable to coerce to Series/DataFrame, dimension must be <= 2: (4, 1, 2)

for i in range(max_iter): # 计算每个数据点到聚类中心的距离 distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) # 将每个数据点分配到最近的聚类中心所在的簇 clusters = np.argmin...

以下代码有什么问题def cal_total_distance(routine): '''The objective function. input routine, return total distance. cal_total_distance(np.arange(num_points)) ''' num_points, = routine.shape return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)]) # 蚁群算法 from sko.ACA import ACA_TSP aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=50, max_iter=200, distance_matrix=distance_matrix) best_x, best_y = aca.run() fig, ax = plt.subplots(1, 2) best_points_ = np.concatenate([best_x, [best_x[0]]]) best_points_coordinate = points_coordinate[best_points_, :] ax[0].plot(best_points_coordinate[:, 0], best_points_coordinate[:, 1], 'o-r') pd.DataFrame(aca.y_best_history).cummin().plot(ax=ax[1]) plt.show() print(best_points_) print(best_y)

return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)]) # 蚁群算法 from sko.ACA import ACA_TSP num_points = 10 distance_matrix = np.random....

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