Python中文
首页
教程
问答
标签
搜索
登录
注册
如何正确使用数字0在python中
回答此问题可获得
20
贡献值,回答如果被采纳可获得
50
分。
<p>我正在学习机器学习,我在github中找到了这段代码,但是我在使它正确工作方面遇到了一些问题,而且我也没有使用python的经验,这并不能使事情变得更简单,哈哈哈</p> <blockquote> <p>filhos = np.zeros( (n_filhos, n_vars) ) is returning this error:</p> <p>Traceback (most recent call last): File "D:\GitHub\evoman_framework\optimization_individualevolution_demo.py", line 272, in filhos = cruzamento(pop) # crossover File "D:\GitHub\evoman_framework\optimization_individualevolution_demo.py", line 171, in cruzamento filhos = np.zeros( (n_filhos, n_vars) ) TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index</p> </blockquote> <pre><code>############################################################################### # EvoMan FrameWork - V1.0 2016 # # DEMO : Neuroevolution - Genetic Algorithm with perceptron neural network. # # Author: Karine Miras # # karine.smiras@gmail.com # ############################################################################### # imports framework import sys sys.path.insert(0, 'evoman') from environment import Environment from controller import Controller # imports other libs import time import numpy as np from math import fabs,sqrt import glob, os # genetic algorithm params run_mode = 'train' # train or test stateread = None # 'state_1' statesave = 'state_1' n_vars = (env.get_num_sensors()+1)*5 # perceptron #n_vars = (env.get_num_sensors()+1)*10 + 11*5 # multilayer with 10 neurons #n_vars = (env.get_num_sensors()+1)*50 + 51*5 # multilayer with 50 neurons dom_u = 1 dom_l = -1 npop = 100 gens = 30 mutacao = 0.2 last_best = 0 # crossover def cruzamento(pop): total_filhos = np.zeros((0,n_vars)) for p in range(0,pop.shape[0], 2): p1 = torneio(pop) p2 = torneio(pop) n_filhos = np.random.randint(1,3+1, 1) filhos = np.zeros( (n_filhos, n_vars) ) for f in range(0,n_filhos): cross_prop = np.random.uniform(0,1) filhos[f] = p1*cross_prop+p2*(1-cross_prop) # mutation for i in filhos[f]: if np.random.uniform(0 ,1)<=mutacao: filhos[f][i] = filhos[f][i]+np.random.normal(dom_l, dom_u) filhos[f] = np.array(map(lambda y: limites(y), filhos[f])) total_filhos = np.vstack((total_filhos, filhos[f])) return total_filhos </code></pre>
0 条评论
分类:
Python问答
请先
登录
后评论
默认排序
时间排序
1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>出现此错误是因为您的<code>n_filhos</code>或<code>n_vars</code>类型不是整数。我只能单独运行第一个变量,它返回数组。在</p> <pre><code>>>> n_filhos = np.random.randint(1,3+1, 1) >>> n_filhos array([3]) </code></pre> <p>在运行前,先检查一下它们的类型。在</p>
请先
登录
后评论
针对此问题:
更多的回答
关注
89
关注
收藏
1
收藏,
216
浏览
网友 提问于 2天前
相关Python问题
尽管Python中的所有内容都是引用,为什么Python导师在没有指针的列表中绘制字符串和整数?
10 回答
尽管python中的表达式为false,但循环仍在运行
10 回答
尽管python代码正确,但从nifi ExecuteScript处理器获取语法错误
1 回答
尽管Python在Neovim中工作得很好,但插件不能识别Neovim中的Python主机
8 回答
尽管python字典包含了大量的条目,但它并没有增长
4 回答
尽管python说模块存在,为什么我会得到这个消息?
8 回答
尽管setuptools和控制盘是最新的,但无法识别singleversionexternallymanaged
10 回答
尽管stdout和stderr重定向,但未捕获错误消息
6 回答
尽管Tensorboard的事件太大,但Tensorboard的步骤太少了
10 回答
尽管tkinter上的变量已更改,但显示未更改
3 回答
尽管try/except使用Python进行单元测试时出现断言错误
1 回答
尽管URL是sam,但仍会抛出“达到最大重定向”
2 回答
尽管url有效,Pandas仍读取url的\u csv错误
2 回答
尽管while中存在时间延迟,但LINUX线程的CPU利用率为100%(1)
1 回答
尽管x0在范围内,Scipy优化仍会引发ValueError
4 回答
尽管xpath正确,但使用selenium单击链接仍不起作用
3 回答
尽管下载了ffmpeg并设置了路径变量python,但没有后端错误
5 回答
尽管下载了i,但找不到型号“fr”
8 回答
尽管下载了plotnine包,但未获取名为“plotnine”的模块时出错
2 回答
尽管为所有行指定了权重,网格(0)仍不起作用
4 回答