sum([adj_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)])报错:TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple怎么修改
时间: 2024-02-11 20:04:00 浏览: 18
这个错误通常是因为 `adj_matrix` 这个变量不是一个二维的数组,而是一个元素为元组的列表。你需要将其转换为二维数组或使用元组作为索引。
如果你想继续使用列表,可以修改代码如下:
```
sum([adj_matrix[routine[i % num_points]][routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)])
```
这里使用了两个方括号,将元组拆分为两个整数索引。
如果你想将其转换为二维数组,可以将其转换为 Numpy 数组或使用列表生成器将其转换为二维列表。例如:
```
import numpy as np
adj_matrix = np.array(adj_matrix)
sum([adj_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)])
```
或者:
```
adj_matrix = [list(row) for row in adj_matrix]
sum([adj_matrix[routine[i % num_points]][routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)])
```
这两种方法都可以将 `adj_matrix` 转换为二维数组,使其支持使用元组作为索引。
相关问题
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)
这段代码有两个问题:
1. 在函数 `cal_total_distance` 中,变量 `num_points` 没有定义,应该在调用该函数之前定义该变量。
2. 在代码中缺少必要的库导入,如 `numpy` 和 `matplotlib` 库,需要在代码开头导入这些库。
下面是修改后的代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
def cal_total_distance(routine, distance_matrix, num_points):
'''The objective function. input routine, return total distance.
cal_total_distance(np.arange(num_points), distance_matrix, num_points)
'''
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.rand(num_points, num_points)
aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, distance_matrix=distance_matrix,
size_pop=50, max_iter=200)
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)
```
MAX_CO_ROUTINE_PRIORITIES
MAX_CO_ROUTINE_PRIORITIES是一个常量,用于表示协程的最大优先级数。在协程调度中,可以为每个协程分配一个优先级,以确定它们在调度时的执行顺序。MAX_CO_ROUTINE_PRIORITIES的值取决于具体的编程语言或框架,通常是一个正整数。
相关问题:
1. 什么是协程调度?
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3. 为什么需要协程的优先级?