如何将两个文本随机分为个体编号相同的两组

我有两个文件,一个是popdata1,一个是ped,里面的
popdta1文件的表头是

Progeny G Phen Polygene QTL TBV
1 539 1 -0.758716 0.028109 -0.504285 -0.476176
2 540 1 -0.166460 0.047796 -0.702893 -0.655097


ped文件的表头是

Progeny Sire Dam
1 539 6 77
2 540 6 347
3 541 6 308
4 542 6 316

现在,我想把两个文件随机分成两组,1/3的数据做验证,2/3的数据做训练,怎么可以保证两个文件分成的个体是一样的


1个回答

用pandas来分就可以了。你查下pandas

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function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P) %-------------------------------------------------------------------------- %  JSPGA.m %  流水线型车间作业调度遗传算法 %  GreenSim团队原创作品,转载请注明 %  Email:greensim@163.com %  GreenSim团队主页:http://blog.sina.com.cn/greensim %  欢迎访问GreenSim——算法仿真团队→http://blog.sina.com.cn/greensim %-------------------------------------------------------------------------- %  输入参数列表 %  M       遗传进化迭代次数 %  N       种群规模(取偶数) %  Pm      变异概率 %  T       m×n的矩阵,存储m个工件n个工序的加工时间 %  P       1×n的向量,n个工序中,每一个工序所具有的机床数目 %  输出参数列表 %  Zp      最优的Makespan值 %  Y1p     最优方案中,各工件各工序的开始时刻,可根据它绘出甘特图 %  Y2p     最优方案中,各工件各工序的结束时刻,可根据它绘出甘特图 %  Y3p     最优方案中,各工件各工序使用的机器编号 %  Xp      最优决策变量的值,决策变量是一个实数编码的m×n矩阵 %  LC1     收敛曲线1,各代最优个体适应值的记录 %  LC2     收敛曲线2,各代群体平均适应值的记录 %  最后,程序还将绘出三副图片:两条收敛曲线图和甘特图(各工件的调度时序图) %第一步:变量初始化 [m,n]=size(T);%m是总工件数,n是总工序数 Xp=zeros(m,n);%最优决策变量 LC1=zeros(1,M);%收敛曲线1 LC2=zeros(1,N);%收敛曲线2 %第二步:随机产生初始种群 farm=cell(1,N);%采用细胞结构存储种群 for k=1:N X=zeros(m,n); for j=1:n for i=1:m X(i,j)=1+(P(j)-eps)*rand; end end farm{k}=X; end counter=0;%设置迭代计数器 while counter<M%停止条件为达到最大迭代次数 %第三步:交叉 newfarm=cell(1,N);%交叉产生的新种群存在其中 Ser=randperm(N); for i=1:2:(N-1) A=farm{Ser(i)};%父代个体 Manner=unidrnd(2);%随机选择交叉方式 if Manner==1 cp=unidrnd(m-1);%随机选择交叉点 %双亲双子单点交叉 a=[A(1:cp,:);B((cp+1):m,:)];%子代个体 b=[B(1:cp,:);A((cp+1):m,:)]; else cp=unidrnd(n-1);%随机选择交叉点 b=[B(:,1:cp),A(:,(cp+1):n)]; end newfarm{i}=a;%交叉后的子代存入newfarm newfarm{i+1}=b; end %新旧种群合并 FARM=[farm,newfarm]; %第四步:选择复制 FITNESS=zeros(1,2*N); fitness=zeros(1,N); plotif=0; for i=1:(2*N) X=FARM{i}; Z=COST(X,T,P,plotif);%调用计算费用的子函数 FITNESS(i)=Z; end %选择复制采取两两随机配对竞争的方式,具有保留最优个体的能力 Ser=randperm(2*N); for i=1:N f2=FITNESS(Ser(2*i)); if f1<=f2 farm{i}=FARM{Ser(2*i-1)}; fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i-1)); else farm{i}=FARM{Ser(2*i)}; end end %记录最佳个体和收敛曲线 minfitness=min(fitness); meanfitness=mean(fitness); LC1(counter+1)=minfitness;%收敛曲线1,各代最优个体适应值的记录 LC2(counter+1)=meanfitness;%收敛曲线2,各代群体平均适应值的记录 pos=find(fitness==minfitness); Xp=farm{pos(1)}; %第五步:变异 for i=1:N if Pm>rand;%变异概率为Pm X=farm{i}; I=unidrnd(m); J=unidrnd(n); X(I,J)=1+(P(J)-eps)*rand; farm{i}=X; end end farm{pos(1)}=Xp; counter=counter+1; end %输出结果并绘图 figure(1); plotif=1; X=Xp; [Zp,Y1p,Y2p,Y3p]=COST(X,T,P,plotif); figure(2); plot(LC1); figure(3); plot(LC2); function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p]=COST(X,T,P,plotif) %  JSPGA的内联子函数,用于求调度方案的Makespan值 %  输入参数列表 %  X       调度方案的编码矩阵,是一个实数编码的m×n矩阵 %  T       m×n的矩阵,存储m个工件n个工序的加工时间 %  P       1×n的向量,n个工序中,每一个工序所具有的机床数目 %  plotif  是否绘甘特图的控制参数 %  输出参数列表 %  Zp      最优的Makespan值 %  Y1p     最优方案中,各工件各工序的开始时刻 %  Y2p     最优方案中,各工件各工序的结束时刻 %  Y3p     最优方案中,各工件各工序使用的机器编号 %第一步:变量初始化 [m,n]=size(X); Y1p=zeros(m,n); Y2p=zeros(m,n); Y3p=zeros(m,n); %第二步:计算第一道工序的安排 Q1=zeros(m,1); Q2=zeros(m,1); R=X(:,1);%取出第一道工序 Q3=floor(R);%向下取整即得到各工件在第一道工序使用的机器的编号 %下面计算各工件第一道工序的开始时刻和结束时刻 for i=1:P(1)%取出机器编号 pos=find(Q3==i);%取出使用编号为i的机器为其加工的工件的编号 lenpos=length(pos); if lenpos>=1 Q1(pos(1))=0; if lenpos>=2 for j=2:lenpos Q1(pos(j))=Q2(pos(j-1)); Q2(pos(j))=Q2(pos(j-1))+T(pos(j),1); end end end end Y1p(:,1)=Q1; Y3p(:,1)=Q3; %第三步:计算剩余工序的安排 for k=2:n R=X(:,k);%取出第k道工序 Q3=floor(R);%向下取整即得到各工件在第k道工序使用的机器的编号 %下面计算各工件第k道工序的开始时刻和结束时刻 for i=1:P(k)%取出机器编号 pos=find(Q3==i);%取出使用编号为i的机器为其加工的工件的编号 lenpos=length(pos); if lenpos>=1 EndTime=Y2p(pos,k-1);%取出这些机器在上一个工序中的结束时刻 POS=zeros(1,lenpos);%上一个工序完成时间由早到晚的排序 for jj=1:lenpos POS(jj)=ppp(1); EndTime(ppp(1))=Inf; end %根据上一个工序完成时刻的早晚,计算各工件第k道工序的开始时刻和结束时刻 Q1(pos(POS(1)))=Y2p(pos(POS(1)),k-1); Q2(pos(POS(1)))=Q1(pos(POS(1)))+T(pos(POS(1)),k);%前一个工件的结束时刻 if lenpos>=2 for j=2:lenpos Q1(pos(POS(j)))=Y2p(pos(POS(j)),k-1);%预定的开始时刻为上一个工序的结束时刻 if Q1(pos(POS(j)))<Q2(pos(POS(j-1)))%如果比前面的工件的结束时刻还早 Q1(pos(POS(j)))=Q2(pos(POS(j-1))); end end end end end Y1p(:,k)=Q1; Y2p(:,k)=Q2; Y3p(:,k)=Q3; end %第四步:计算最优的Makespan值 Y2m=Y2p(:,n); Zp=max(Y2m); %第五步:绘甘特图 if plotif for i=1:m for j=1:n mPoint1=Y1p(i,j); mPoint2=Y2p(i,j); mText=m+1-i; PlotRec(mPoint1,mPoint2,mText); Word=num2str(Y3p(i,j)); %text(0.5*mPoint1+0.5*mPoint2,mText-0.5,Word); hold on x1=mPoint1;y1=mText-1; x2=mPoint2;y2=mText-1; x4=mPoint1;y4=mText; %fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],'r'); fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,0.5,1]); text(0.5*mPoint1+0.5*mPoint2,mText-0.5,Word); end end end function PlotRec(mPoint1,mPoint2,mText) %  此函数画出小矩形 %  输入: %  mPoint1    输入点1,较小,横坐标 %  mPoint2    输入点2,较大,横坐标 %  mText      输入的文本,序号,纵坐标 vPoint = zeros(4,2) ; vPoint(1,:) = [mPoint1,mText-1]; vPoint(2,:) = [mPoint2,mText-1]; vPoint(3,:) = [mPoint1,mText]; vPoint(4,:) = [mPoint2,mText]; plot([vPoint(1,1),vPoint(2,1)],[vPoint(1,2),vPoint(2,2)]); hold on ; plot([vPoint(1,1),vPoint(3,1)],[vPoint(1,2),vPoint(3,2)]); plot([vPoint(2,1),vPoint(4,1)],[vPoint(2,2),vPoint(4,2)]); plot([vPoint(3,1),vPoint(4,1)],[vPoint(3,2),vPoint(4,2)]);
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我本人因为高中沉迷于爱情,导致学业荒废,后来高考,毫无疑问进入了一所普普通通的大学,实在惭愧???? 我又是那么好强,现在学历不行,没办法改变的事情了,所以,进入大学开始,我就下定决心,一定要让自己掌握更多的技能,尤其选择了计算机这个行业,一定要多学习技术。 在进入大学学习不久后,我就认清了一个现实:我这个大学的整体教学质量和学习风气,真的一言难尽,懂的人自然知道怎么回事? 怎么办?我该如何更好的提升自...
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