np.random.choice np.arange

时间: 2023-11-13 22:59:00 浏览: 153
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。
相关问题

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。然后,这个函数创建了一个空的列表RMSECV和一个空的列表idWs,以及一个一维数组idW,其元素为0到self.D-1的整数。 接下来,这个函数通过一个循环,执行self.iteration次以下操作:从0到self.N-1的整数构成的一维数组中随机选择int(self.prob*self.N)个不重复的整数,构成一个一维数组idCal。其中,self.prob是一个参数,取值在0到1之间。然后,这个函数将idCal中的元素与idW中的元素组合,得到一个大小为len(idCal)*self.D的二维数组idW_cal。最后,这个函数将idW_cal中的每一行看作一个长度为self.D的一维数组w,并计算w的均方根误差(RMSE)。将这些RMSE存储到RMSECV中,并将w的索引(也就是idCal中的元素)存储到idWs中。 整个函数的具体实现还需要看其他部分的代码,才能确定这些数组和参数的含义和用途。

np.random.choice

np.random.choice 是 NumPy 库中的一个函数,用于从给定的一维数组(或列表)中随机选择一个或多个元素。它有以下语法: ```python numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) ``` 其中: - a:一维数组或列表,表示从中选择元素的候选项。 - size:整数或元组,表示需要选择的元素的数量。如果未指定,则默认为 1。 - replace:布尔值,表示是否可以重复选择同一元素。如果为 True,则可以重复选择,否则不可以。默认为 True。 - p:一维数组,表示每个元素被选择的概率。如果未指定,则默认为每个元素被选择的概率相等。 例如,以下代码从 1 到 10 中随机选择 5 个元素: ```python import numpy as np 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。
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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)

import pandas as pd import numpy as np # 设置随机种子以确保结果可重复 np.random.seed(42) # 定义数据规模 num_students = 100 # 生成数据 data = { "StudentID": np.arange(1, num_students + 1), "LearningTime": np.random.uniform(1, 10, num_students), # 学习时间(小时) "ScoreImprovement": np.random.normal(10, 5, num_students).clip(0, None), # 成绩提升(百分比) "AttentionScore": np.random.randint(0, 101, num_students), # 注意力评分(0-100) "CourseCategory": np.random.choice(["Math", "Language", "Programming"], num_students), "InteractionCount": np.random.poisson(5, num_students), # 互动次数 "CompletionRate": np.random.beta(5, 2, num_students), # 完成率(0-1) "FeedbackRating": np.random.randint(1, 6, num_students) # 反馈评分(1-5星) } # 转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data) # 定义中英文字段名映射表 column_mapping = { "StudentID": "学生ID", "LearningTime": "学习时间(小时)", "ScoreImprovement": "成绩提升(百分比)", "AttentionScore": "注意力评分(0-100)", "CourseCategory": "课程类别", "InteractionCount": "互动次数", "CompletionRate": "完成率", "FeedbackRating": "反馈评分(1-5星)" } # 修改字段名 df.rename(columns=column_mapping, inplace=True) # 定义课程类别的映射关系 course_category_mapping = { "Math": "数学", "Language": "语言", "Programming": "编程" } # 将课程类别转换为中文 df["课程类别"] = df["课程类别"].map(course_category_mapping) # 查看前几行数据 print(df.head()) df.to_csv("student_learning_efficiency.csv", index=False) 根据这个文件"student_learning_efficiency.csv"再生成不同变量的扇形图,折线图,柱状图

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))

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