np.random.choice np.arange

时间: 2023-11-13 10:59:00 浏览: 115
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python np.random.choice方法

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np.random.choice是numpy库中的一个函数，用于从给定的一维数组中随机抽取元素。该函数可以接受多种参数，例如可以指定抽取的元素个数、是否允许重复抽取、每个元素被抽取的概率等等。在引用中的例子中，np.random.choice被用来从一个名为demo_list的数组中随机抽取元素，并将抽取结果以指定的形状（3行3列）返回。 np.arange是numpy库中的一个函数，用于创建一个一维数组，其中包含指定范围内的所有整数。该函数可以接受多种参数，例如可以指定起始值、终止值、步长等等。例如，np.arange(0, 10, 2)将返回一个包含0、2、4、6、8的一维数组。
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在Numpy中，数组的创建可以通过np.arange函数结合reshape方法来实现，如np.arange(20).reshape(4,5)创建了一个4行5列的二维数组。索引方面，Numpy支持多种索引方式，包括普通的数字索引、花式索引以及切片索引...

def extract(self): weights = np.ones(self.D)/self.D RMSECV = [] idWs = [] idW = np.arange(self.D) for i in range(self.iteration): idCal = np.random.choice(np.arange(self.N), size=int(self.prob*self.N), replace=False)

这段代码是一个Python函数的定义，函数名为extract，函数的主要功能是对一些数据进行处理。具体而言，这个函数首先创建了一个大小为self.D的一维数组weights，并将数组中的每个元素都初始化为1/self.D。...

np.random.choice

np.random.choice 是 NumPy 库中的一个...a = np.arange(1, 11) b = np.random.choice(a, size=5, replace=False) print(b) 输出： [ 8 6 5 10 7] 注意，由于 replace=False，所以不会选择重复的元素。

请在不影响结果的条件下改变代码的样子：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1len = 21 x2len = 18 LEN = x1len + x2len POPULATION_SIZE = 100 GENERATIONS = 251 CROSSOVER_RATE = 0.7 MUTATION_RATE = 0.3 pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = x1.dot(2**np.arange(x1len)[::-1]) x2 = x2.dot(2**np.arange(x2len)[::-1]) x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np.power(2,x2len)-1) return x1,x2 def func(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): return func(pop); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]), size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] C[0,pt:] = pop[IdxP2, pt:] np.append(pop, C, axis=0) return def mutation(idx,pop): if np.random.rand() < MUTATION_RATE: mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): fitness = fn(pop) pop = selection(pop, fitness) if generation%50 == 0: ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d', title = "generation："+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(pop) ax.scatter(x1,x2,z) for idx in range(POPULATION_SIZE): crossover(idx,pop) mutation(idx,pop) idx = np.argmax(fitness) if best_score < fitness[idx]: best_score = fitness[idx] best_chrom = pop[idx, :] plt.show() print('最优解:', best_chrom, '| best score: %.2f' % best_score)

idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]),size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() C = np.zeros((1,LEN))...

idx = np.random.choice(np.arange(len(Fit_value)), size=len(Fit_value), replace=True, p=(Fit) / (Fit.sum()))

- np.arange(len(Fit_value)) 用于生成一个包含 0 到 len(Fit_value)-1 的序列。 - size=len(Fit_value) 表示选择的个体数量，这里选择了和种群规模相同的数量。 - replace=True 表示可以重复选择同一个个体。...

np.random.choice函数的具体用法

np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 其中，参数说明如下： - a：一维数组或整数。如果是一维数组，则从其中抽取元素，如果是整数，则相当于从range(a)中抽取元素。 - size：整数或元组，可...

np.random.choice()参数介绍

如果是一个整数，则视为 np.arange(a) 的结果。 - size：表示要抽取的元素个数或抽取结果的形状，可以是整数或元组类型。 - replace：表示是否可以重复抽取同一个元素，True 表示可以，False 表示不可以。 - p...

import matplotlib.pyplot as plt import math import random import numpy as np pop_size = 50 # 种群数量 PC=0.6 # 交叉概率 PM=0.1 #变异概率 X_max=10 #最大值 X_min=0 #最小值 DNA_SIZE=10 #DNA长度与保留位数有关,2**10 当前保留3位小数点 N_GENERATIONS=100 """ 求解的目标表达式为： y = 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) x=[0,5] """ def aim(x):return 10*x#np.sin(5*x)+7*np.cos(4*x) def f1(pop): return pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) *(X_max-X_min)/ float(2**DNA_SIZE-1) +X_min def f2(pred): return pred + 1e-3 - np.min(pred) def f3(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop_size), size=pop_size, replace=True,p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def f4(parent, pop): if np.random.rand() < PC: i_ = np.random.randint(0, pop_size, size=1) cross_points = np.random.randint(0, 2, size=DNA_SIZE).astype(np.bool) parent[cross_points] = pop[i_, cross_points] return parent def f5(child,pm): for point in range(DNA_SIZE): if np.random.rand() < pm: child[point] = 1 if child[point] == 0 else 0 return child pop = np.random.randint(2, size=(pop_size, DNA_SIZE)) for i in range(N_GENERATIONS): #解码 X_value= ? #获取目标函数值 F_values = ? #获取适应值 fitness = ? if(i==0): max=np.max(F_values) max_DNA = pop[np.argmax(F_values), :] if(max<np.max(F_values)): max=np.max(F_values) max_DNA=pop[np.argmax(F_values), :] if (i % 10 == 0): print("Most fitted value and X: \n", np.max(F_values), decode(pop[np.argmax(F_values), :])) #选择 pop = ? pop_copy = pop.copy() #交叉 变异 for parent in pop: child = ? child = ? parent[:] = child print("目标函数最大值为：",max) print("其DNA值为：",max_DNA) print("其X值为：",decode(max_DNA))

根据上下文推测，需要补全的是代码中的几个函数和变量的值，具体如下： 1. 解码函数 decode()，可以根据DNA序列计算出对应的x值。假设DNA序列中的每一位代表x值的二进制小数点后一位，那么可以使用如下代码实现：...

def sample_data(filepath,idx,path): f = open(filepath, 'rb') bi = pickle.load(f) data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data)/a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) bs = [np.array(e) for e in bs] bs = np.concatenate(bs, axis=0) return samples, bs请帮我输出每一次的b值并且将导入dataload里面可以用于深度学习

data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data) / a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False)...

def selection(population, fitness): fitness_norm = fitness / fitness.sum() idx = np.random.choice(np.arange(POP_SIZE), size=POP_SIZE, replace=True, p=fitness_norm) return population[idx]详细解释这段代码

2. idx = np.random.choice(np.arange(POP_SIZE), size=POP_SIZE, replace=True, p=fitness_norm)：这个语句使用 np.random.choice 函数从种群中选择新的个体。参数 np.arange(POP_SIZE) 创建了一个包含从 0 ...

np.random.choice(range(0, numrows), size=int(trainnumber), replace=False)

This code generates a random sample of integers from 0 to the number of rows in a dataset (numrows), with the size of the sample specified by the variable trainnumber. The parameter replace=False ...

import pickle import math import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset def sample_data(filepath, idx, path): f = open(filepath, 'rb') bi = pickle.load(f) data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data) / a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) bs = [np.array(e) for e in bs] bs = np.concatenate(bs, axis=0) return samples, bs如何让每一次for循环中的b值都能单独进行一次深度学习的dataloader，最后遍历完for循环中所有的b值

data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] dataloader_list = [] # 用于存放每个b值的dataloader a = path r = math.ceil(len(data) / a) for i in range(a): if len...

适应度值是什么： def swap_mutation(self,p1): D = len(p1) c1 = p1.copy() r = np.random.uniform(size=D) for idx1, val in enumerate(p1): if r[idx1] <= self.pm: idx2 = np.random.choice(np.delete(np.arange(D), idx1)) c1[idx1], c1[idx2] = c1[idx2], c1[idx1] return c1 def Elite(self): Fit=dict(enumerate(self.Fit)) Fit=list(sorted(Fit.items(),key=lambda x:x[1])) idx=[] for i in range(self.N_elite): idx.append(Fit[i][0]) return idx

适应度值是在遗传算法中用来衡量个体适应度的指标，通常用来评价个体在某个环境下的生存能力或者适应能力。在这段代码中，Fit是一个列表，其中存储了每个个体的适应度值，Elite函数根据适应度值对个体进行排序，选取...

e_indices = np.random.choice(range(N_fore), size=samples_per_epoch, replace=True)

This line of code generates a random sample of indices from the range of 0 to N_fore (exclusive) with a specified size of samples_per_epoch. The parameter "replace=True" allows for repeated sampling ...

import numpy as np import pickle import math f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) print(r) for i in range(a): if len(data) > r : sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) # for s in sample: # data.remove(s) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = np.concatenate(c, axis=0) # c = bi[0] print(sample) # print(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) # sample = [s for s in sample if s in data] samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) c = [np.array(e) for e in c] c = np.concatenate(c, axis=0) # samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(c.shape) 请帮我把这段代码修改成可调用的函数

data = np.arange(0, 156) data = data.tolist() samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) ...

解释代码 train_idx += list(np.random.choice(range(a * 1000, (a + 1) * 1000), size=600, replace=False))

具体来说，代码中的 range(a * 1000, (a + 1) * 1000) 表示一个区间，其中 a 表示一个整数，* 1000是为了将 a 转化为这个区间的左端点，+ 1是为了将 a 转化为这个区间的右端点加1。size=600 表示要从这个区间里面...

import numpy as np import pickle f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] for i in range(11): if len(data) > 15: sample = np.random.choice(data, 15, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, 6, replace=False) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = bi[0] print(sample) print(b) samples.append(sample) # sample = [s for s in sample if s in data] for s in sample: data.remove(s) samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(data)，报错setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (11,) + inhomogeneous part.

samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) 这样就可以将 samples 转换成一维的 NumPy 数组。另外，你在循环中的最后一次循环中没有把 sample 中的元素移除 ...
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