开源项目推荐:portion

开源项目推荐:portion

portion portion, a Python library providing data structure and operations for intervals. portion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/portion

项目基础介绍

portion 是一个由 Python 编写的开源库,主要提供对区间数据结构及其操作的支持。该项目托管在 GitHub 上,链接为 https://github.com/AlexandreDecan/portion。portion 库能够处理包括闭区间、开区间、有限区间以及半无限区间在内的多种区间类型,并且支持区间集合(原子区间的并集)的操作。

该项目的主要编程语言是 Python,它利用 Python 的强大特性,提供了易于使用的接口和灵活的数据结构。

核心功能

portion 的核心功能包括:

  • 支持任何可比较对象的区间,包括闭区间和开区间。
  • 支持有限区间和半无限区间。
  • 支持区间集合的操作,如并集、交集、补集、差集等。
  • 提供测试区间是否为空、是否是原子区间、是否重叠和相邻等功能。
  • 支持对区间内的值进行离散迭代。
  • 提供类似字典的结构,将区间映射到数据。
  • 支持将区间导入和导出为字符串以及 Python 内置数据类型。
  • 提供高度测试,确保代码的稳定性和可靠性。

最近更新的功能

在最近的项目更新中,portion 库增加了以下功能:

  • 区间简化的优化,使得区间的并集操作更加高效和智能。
  • 对无限和半无限区间的边界处理进行了改进,提高了库的健壮性。
  • 优化了区间操作的算法,提高了区间操作的执行效率。
  • 更新了文档和示例代码,使得用户更容易理解和使用库的功能。

portion 项目的持续更新为用户提供了更加稳定和强大的区间操作工具,无论是学术研究还是实际应用,都是一个非常宝贵的资源。

portion portion, a Python library providing data structure and operations for intervals. portion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/portion

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

这个错误通常是由于版本不兼容导致的。在不同的 `geneticalgorithm` 版本中,算法参数的命名可能会有所不同。 如果你使用的是较新的 `geneticalgorithm` 版本,可以尝试将 `parents_portion` 参数改为 `parents_portion_range`,并将其值设为一个元组,表示父代个体的比例范围,例如 `(0.5, 0.7)`。 如果你使用的是较旧的 `geneticalgorithm` 版本,则需要将 `parents_portion` 参数的值设为一个浮点数,表示父代个体的比例。 以下是一个示例代码,可以解决 `KeyError: 'parents_portion'` 的问题: ```python import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cluster import KMeans from geneticalgorithm import geneticalgorithm as ga import matplotlib.pyplot as plt # 加载iris数据集 iris = load_iris() data = iris.data # 定义适应度函数 def fitness(X): kmeans = KMeans(n_clusters=3, init=X, n_init=1, max_iter=100, random_state=0) kmeans.fit(data) return kmeans.inertia_ # 定义遗传算法的参数 dim = 4 # 每个聚类中心的维度 popsize = 10 # 种群大小 maxiter = 10 # 最大迭代次数 crossover = 0.8 # 交叉率 mutation = 0.2 # 变异率 parents_portion = (0.5, 0.7) # 父代个体的比例范围 # 定义编码和解码函数 def encode(X): return X.flatten() def decode(X): return X.reshape(-1, dim) # 定义遗传算法的操作函数 def initpop(size): return np.random.uniform(low=0, high=10, size=(size, dim*3)) def selection(X, fit, size): idx = np.argsort(fit) return X[idx[:size]] def crossover(X, rate): size = X.shape[0] for i in range(size//2): if np.random.rand() < rate: j = np.random.randint(dim*3) X[i*2,j:], X[i*2+1,j:] = X[i*2+1,j:], X[i*2,j:].copy() return X def mutation(X, rate): size = X.shape[0] for i in range(size): if np.random.rand() < rate: j = np.random.randint(dim*3) X[i,j] = np.random.uniform(low=0, high=10) return X # 运行遗传算法 model = ga(function=fitness, dimension=dim*3, variable_type='real', variable_boundaries=np.array([[0, 10]]*dim*3), algorithm_parameters={'max_num_iteration': maxiter, 'population_size': popsize, 'mutation_probability': mutation, 'crossover_probability': crossover, 'parents_portion_range': parents_portion}, convergence_curve_show=True) model.run(no_plot=True) centers = decode(model.output_dict['variable']) # 可视化聚类结果 kmeans = KMeans(n_clusters=3, init=centers, n_init=1, max_iter=100, random_state=0) kmeans.fit(data) labels = kmeans.labels_ colors = ['r', 'g', 'b'] for i in range(data.shape[0]): plt.scatter(data[i,0], data[i,1], c=colors[labels[i]]) plt.scatter(centers[:,0], centers[:,1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='k') plt.show() ``` 希望以上解决方案能够帮助到你。
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