pypower代码：gen=np.array(np.matrix

pypower是一个基于Python的电力系统仿真工具箱，用于执行各种电力系统仿真和分析。其中，gen函数是pypower库中的一个函数，它用于生成发电机相关的输入数据，包括发电机的编号、有功功率、无功功率等参数。而代码中的gen=np.array(np.matrix(...)，则是利用numpy库中的array和matrix函数将生成的数据转换为numpy数组类型。

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if self.gen is None: indexes = np.arange(len(self.image_names), dtype=np.int) if self._shuffle: np.random.shuffle(indexes) self.gen = self.pool.imap(partial(self._im_processor, size_index=None), ([self.image_names[i], self.get_annotation(i), self.dst_size] for i in indexes), chunksize=self.batch_size) self._epoch += 1 print(('epoch {} start...'.format(self._epoch)))

这段代码是一个条件语句，它检查实例变量 `gen` 是否为 `None`。如果 `gen` 是 `None`，则执行以下操作：

1. 创建一个整数数组 `indexes`，其长度与 `self.image_names` 相同，并使用 `np.arange()` 函数填充。
2. 如果 `_shuffle` 为 `True`，则使用 `np.random.shuffle()` 函数对 `indexes` 进行随机洗牌。
3. 使用 `self.pool.imap()` 方法创建一个迭代器 `gen`，将其赋值给实例变量 `self.gen`。该迭代器使用部分函数 `_im_processor` 处理传入的参数，并使用 `([self.image_names[i], self.get_annotation(i), self.dst_size] for i in indexes)` 作为输入数据。`chunksize=self.batch_size` 指定每个进程块的大小。
4. 将实例变量 `_epoch` 的值增加 1。
5. 打印输出字符串 `'epoch {} start...'`，其中 `{}` 会被 `_epoch` 的值替换。

总之，这段代码的目的是在 `gen` 为空时，进行一些初始化操作，并将处理后的数据存储在 `gen` 中。同时，还会增加 `_epoch` 的值并打印相关信息，表示新的 epoch 开始了。

翻译代码： best_net = None for gen in range(self.generations): parents = [] for i in range(self.pop_size): idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) parent1 = self.pop[max(idx1, key=lambda i: fitness_scores[i])] parent2 = self.pop[max(idx2, key=lambda i: fitness_scores[i])] parents.append((parent1, parent2))

翻译如下：

best_net = None
for gen in range(self.generations):
    parents = []
    for i in range(self.pop_size):
        idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False)
        idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False)
        parent1 = self.pop[max(idx1, key=lambda i: fitness_scores[i])]
        parent2 = self.pop[max(idx2, key=lambda i: fitness_scores[i])]
        parents.append((parent1, parent2))

意思是：

best_net = None # 初始化最好的神经网络

for gen in range(self.generations): # 进行多少代繁殖
    parents = [] # 初始化父母列表
    for i in range(self.pop_size): # 对于每一个个体
        idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) # 随机选择一组父母
        idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) # 随机选择另一组父母
        parent1 = self.pop[max(idx1, key=lambda i: fitness_scores[i])] # 根据适应度选出第一个父母
        parent2 = self.pop[max(idx2, key=lambda i: fitness_scores[i])] # 根据适应度选出第二个父母
        parents.append((parent1, parent2)) # 将这两个父母加入到父母列表中

其中 `self.pop` 是神经网络的种群，`fitness_scores` 是每个神经网络的适应度得分。该段代码是在进行遗传算法的繁殖过程中选出父母，用于下一步的交叉和变异操作。