Python生成器与迭代器应用：随机游走与大数据加载

"庄嘉恒w101的课程作业涉及到生成器与迭代器的应用，主要涵盖随机游走数据的生成以及大数据加载的处理。在随机游走部分，需要实现一个迭代器函数来生成随机游走序列，并用zip函数拼合多个随机游走。在大数据加载部分，要求设计一个类来处理大量图片数据，支持迭代返回图片的ndarray表示。" 在编程领域，生成器和迭代器是非常重要的工具，它们允许我们处理大量数据而无需一次性将所有数据加载到内存中。在本次作业中，有两个核心任务： 1. **随机游走数据生成**： - 实现`random_walk`生成器，接受参数$\mu$（漂移量）、$X_0$（初始位置）、$\sigma^2$（方差）和$N$（步数）。这个生成器会按照随机游走的公式逐次生成步数，即$x_t = x_{t-1} + \mu + w_t$，其中$w_t$是服从正态分布N(0, $\sigma^2$)的随机变量。 - 使用`zip`函数将多个`random_walk`生成器合并，生成一组多维的时间上对齐的随机游走序列。这允许我们同时追踪多个随机游走的过程，而不会因为数据量大而占用过多内存。 2. **大数据加载**： - 设计一个名为`FaceDataset`的类，它接收图片路径列表作为输入。这个类的目的是处理大量图片数据，避免一次性加载所有图片导致的内存问题。 - 类应能返回图片数据的ndarray形式，这通常需要利用如PIL这样的图像处理库将图片文件转换成numpy数组。 - 需要实现`__iter__`方法，使得类实例可以被迭代，这是Python迭代器协议的一部分。 - 实现`__next__`方法，用于在每次迭代时返回下一张图片的ndarray数据。这允许按需加载图片，而不是一次性加载所有图片。 在随机游走的实现中，`my_randn`是一个生成器，它生成服从标准正态分布的随机数。通过`cos`和`sqrt`的组合，我们可以得到一个均匀分布的随机数，再乘以方差$\sigma^2$和加上均值$\mu$，以符合正态分布的要求。然后，`random_walk`生成器利用这个辅助生成器逐次计算新的随机游走位置。 在大数据加载的实现中，`FaceDataset`类的`__next__`方法应该是关键，它应该根据图片路径列表逐个读取图片，将其转换为ndarray，然后返回。为了提高效率和灵活性，实际应用中可能会加入更多的功能，比如数据增强、批量化处理等。 这次作业旨在让学生熟悉生成器和迭代器的使用，理解如何在处理大数据或需要序列数据时有效地利用这些工具，以及在实际项目中如何设计和实现数据加载类。