C#中的多维数组与.NET Framework详解

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本篇文档主要讲解了多维数组在C#中的使用以及其在.NET Framework中的上下文。C#作为一种与.NET Framework紧密结合的编程语言,其数组处理能力超越了一维,允许通过多个整数索引来访问二维或多维数组。在C#中,声明二维数组如`int[,] twodim = new int[3, 3];`,每个维度的大小在初始化时确定,如`twodim[0,0] = 1;`。 多维数组的索引使用逗号分隔,例如`twodim[行, 列]`,可以存储和访问复杂的数值关系。然而,值得注意的是,一旦数组的维度在声明后被确定,就不能随意更改。对于预先知道元素值的情况,可以通过数组索引一次性初始化整个数组。 C#与.NET Framework的关系密切,C#的设计是为了配合.NET Framework进行分布式应用程序的开发,利用其丰富的平台功能。虽然C#有自己的特点,比如面向对象设计和现代编程方法,但它并非.NET Framework的全部,有些.NET特有的功能在C#中并不支持,反之亦然。 在.NET架构中,关键概念包括Microsoft Intermediate Language (MSIL,IL),它是所有编译后的代码的基础,提供了不同.NET语言之间的互操作性。Common Type System (CTS)和Common Language Specification (CLS)也是不可或缺的部分,前者定义了类型体系,后者规定了语言间的共同标准。 此外,文档还提到了.NET的其他特性,如程序集、命名空间和基础类库,这些都是C#开发者构建应用程序时需要理解和运用的关键组件。公共语言运行库(CLR)是.NET的核心组成部分,负责执行编译后的.NET代码,确保跨语言和跨平台的兼容性。 理解多维数组在C#中的使用,以及C#与.NET Framework的深层集成,对于开发高效、可部署的.NET应用程序至关重要。同时,掌握.NET的基本结构和工作原理,能够帮助开发者更好地利用C#进行编程实践。

解析如下代码:from sklearn.svm import OneClassSVM from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from deap import creator, base, tools, algorithms # 生成随机数据作为样本 X = np.random.rand(100, 5) # 创建OneClassSVM分类器 clf = OneClassSVM() # 定义优化目标,这里使用评估分类器的准确率 creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) # 定义一些算法参数 POPULATION_SIZE = 10 P_CROSSOVER = 0.9 P_MUTATION = 0.1 MAX_GENERATIONS = 50 HALL_OF_FAME_SIZE = 3 N_PARAMETER = 4 MIN_PARAM = 0.01 MAX_PARAM = 10.0 # 定义适应度评价函数,使用交叉验证计算准确率 def evaluate(individual): clf.set_params(kernel='rbf', gamma=individual[0], nu=individual[1]) accuracy = 0 for i in range(5): X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.3) clf.fit(X_train) accuracy += clf.score(X_test) return accuracy / 5, # 定义遗传算法工具箱 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_float", lambda: np.random.uniform(MIN_PARAM, MAX_PARAM)) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=N_PARAMETER) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # 定义精英机制 hall_of_fame = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE) # 运行遗传算法 population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame) # 输出优化结果 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] best_parameters = [] for param in best_individual: best_parameters.append(round(param, 2)) print("OneClassSVM params: gamma={}, nu={}".format(*best_parameters))

2023-04-21 上传