关于拆红包算法,Python中随机生成100个数字,和是固定的

关于拆红包算法,Python中随机生成100个数字,和是固定的,这个很难正好是和怎么办呢

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请问大佬们,我用python编写了一个id3算法,如何让让用户自己输入数据来验证这些数据对应的结果?
#--coding:GBK # -*- coding: utf-8 -*- #pip install matplotlib from math import log ##创建数据集 def createDataSet(): """ 创建数据集 """ dataSet = [['青年', '否', '否', '一般', '拒绝'], ['青年', '否', '否', '好', '拒绝'], ['青年', '是', '否', '好', '同意'], ['青年', '是', '是', '一般', '同意'], ['青年', '否', '否', '一般', '拒绝'], ['中年', '否', '否', '一般', '拒绝'], ['中年', '否', '否', '好', '拒绝'], ['中年', '是', '是', '好', '同意'], ['中年', '否', '是', '非常好', '同意'], ['中年', '否', '是', '非常好', '同意'], ['老年', '否', '是', '非常好', '同意'], ['老年', '否', '是', '好', '同意'], ['老年', '是', '否', '好', '同意'], ['老年', '是', '否', '非常好', '同意'], ['老年', '否', '否', '一般', '拒绝'], ] featureName = ['年龄', '有工作', '有房子', '信贷情况'] # 返回数据集和每个维度的名称 return dataSet, featureName ##分割数据集 def splitDataSet(dataSet,axis,value): """ 按照给定特征划分数据集 :param axis:划分数据集的特征的维度 :param value:特征的值 :return: 符合该特征的所有实例(并且自动移除掉这维特征) """ # 循环遍历dataSet中的每一行数据 retDataSet = [] for featVec in dataSet: if featVec[axis] == value: reduceFeatVec = featVec[:axis] # 删除这一维特征,切片不包括axis reduceFeatVec.extend(featVec[axis+1:]) #把aixs去掉之后的列表前后拼在一起 retDataSet.append(reduceFeatVec) return retDataSet#把去掉axis之后的列表返回 ##计算信息熵 # 计算的始终是类别标签的不确定度 def calcShannonEnt(dataSet): """ 计算训练数据集中的Y随机变量的香农熵 :param dataSet: :return: """ numEntries = len(dataSet) # 实例的个数 labelCounts = {} for featVec in dataSet: # 遍历每个实例,统计标签的频次 currentLabel = featVec[-1] # 表示最后一列,,为什么要等与最后一列 # 当前标签不在labelCounts map中,就让labelCounts加入该标签 if currentLabel not in labelCounts.keys(): labelCounts[currentLabel] =0 labelCounts[currentLabel] +=1 shannonEnt = 0.0#初始化香农熵,香农熵越小纯度越高 for key in labelCounts: prob = float(labelCounts[key]) / numEntries shannonEnt -= prob * log(prob,2) # log base 2, return shannonEnt#返回列表的总香农熵 ## 计算条件熵 def calcConditionalEntropy(dataSet,i,featList,uniqueVals): """ 计算x_i给定的条件下,Y的条件熵 :param dataSet: 数据集 :param i: 维度i :param featList: 数据集特征列表 :param unqiueVals: 数据集特征集合 :return: 条件熵 """ ce = 0.0 for value in uniqueVals: subDataSet = splitDataSet(dataSet,i,value) prob = len(subDataSet) / float(len(dataSet)) # 极大似然估计概率 ce += prob * calcShannonEnt(subDataSet) #∑pH(Y|X=xi) 条件熵的计算 return ce ##计算信息增益 def calcInformationGain(dataSet,baseEntropy,i): """ 计算信息增益 :param dataSet: 数据集 :param baseEntropy: 数据集中Y的信息熵 :param i: 特征维度i :return: 特征i对数据集的信息增益g(dataSet | X_i) """ featList = [example[i] for example in dataSet] # 第i维特征列表 uniqueVals = set(featList) # 换成集合 - 集合中的每个元素不重复 newEntropy = calcConditionalEntropy(dataSet,i,featList,uniqueVals)#计算条件熵, infoGain = baseEntropy - newEntropy # 信息增益 = 信息熵 - 条件熵 return infoGain ## 算法框架 def chooseBestFeatureToSplitByID3(dataSet): """ 选择最好的数据集划分 :param dataSet: :return: """ numFeatures = len(dataSet[0]) -1 # 最后一列是分类 baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet) #返回整个数据集的信息熵 bestInfoGain = 0.0 bestFeature = -1 for i in range(numFeatures): # 遍历所有维度特征 infoGain = calcInformationGain(dataSet,baseEntropy,i) #返回具体特征的信息增益 if(infoGain > bestInfoGain): bestInfoGain = infoGain bestFeature = i return bestFeature # 返回最佳特征对应的维度 def createTree(dataSet,featureName,chooseBestFeatureToSplitFunc = chooseBestFeatureToSplitByID3): """ 创建决策树 :param dataSet: 数据集 :param featureName: 数据集每一维的名称 :return: 决策树 """ classList = [example[-1] for example in dataSet] # 类别列表 if classList.count(classList[0]) == len(classList): # 统计属于列别classList[0]的个数 return classList[0] # 当类别完全相同则停止继续划分 if len(dataSet[0]) ==1: # 当只有一个特征的时候,遍历所有实例返回出现次数最多的类别 return majorityCnt(classList) # 返回类别标签 bestFeat = chooseBestFeatureToSplitFunc(dataSet)#最佳特征对应的索引 bestFeatLabel = featureName[bestFeat] #最佳特征 myTree ={bestFeatLabel:{}} # map 结构,且key为featureLabel del (featureName[bestFeat]) # 找到需要分类的特征子集 featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet] uniqueVals = set(featValues) for value in uniqueVals: subLabels = featureName[:] # 复制操作 myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet,bestFeat,value),subLabels) return myTree # 测试决策树的构建 dataSet,featureName = createDataSet() myTree = createTree(dataSet,featureName) print(myTree)
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请问如何代码中优化python基因算法的过程?
``` from random import randint as rd fc=20 #父代数量 equipment=[["knife",10,1],["Beans",20,5],["Potatoes",15,10],["Onions",2,1],["Sleeping Bag",30,7],["Rope",10,5],["Compass",30,1]] fathers=[] #父代,每个父代7个基因位(因为一共7个物品)。 maxValue=0 #最高得分 maxSon=[] def makeFathers(fathers): #产生初始父代 for i in range(fc): father=[] for j in range(7): gen=rd(0,6) #随即生成父代基因位 if gen in father: #如果该基因已存在 father.append(7) #则添加一个7号基因(即不存在,表示此位置不带物品) else: father.append(gen) #否则添加该随即基因 fathers.append(father) def makeSons(sons): #交配(父代基因交换) sons.clear() for i in range(fc-1): for j in range(fc-1-i): son=fathers[i].copy() son[4:]=fathers[i+j+1][4:] sons.append(son) def exchange(sons): #等位交换 for i in sons: if rd(0,10)>8: #概率发生 g1=rd(0,6) #发生交换的基因位1 g2=rd(0,6) #发生交换的基因位2 i[g1],i[g2]=i[g2],i[g1] def change(sons): #突变 for i in sons: if rd(0,10)>8: #概率发生 i[rd(0,6)]=rd(0,7) #随即一位的基因变为随机 def kill(sons): #杀死不符合的子代 sonsTmp=[] for i in sons: son=i.copy() son.sort() flag=0 #基因重复标记 weight=0 #重量计数 for j in range(6): if son[j]==son[j+1] and son[j]!=7: flag+=1 if son[j]!=7: weight+=equipment[son[j]][2] #基因位重量累加 if son[6]!=7: weight+=equipment[son[6]][2] if not (flag>0 or weight>20): #如果不出现重复或超重 sonsTmp.append(i) sons.clear() for i in sonsTmp: sons.append(i) def rank(sons): #子代评分 global maxValue global maxSon values=[] for i in sons: value=0 #初始评分 for j in range(7): if i[j]!=7: value+=equipment[i[j]][1] #物品得分累加 if value>120: print(i) i.append(value) #为子代添加评分 values.append(value) #为总评分列表添加评分 values.sort() #评分排序 if maxValue<values[-1]: maxValue=values[-1] sonsTmp=[] for i in sons: #将评分低于第20高得分的子代杀死 if i[-1]>values[-fc]: sonsTmp.append(i) if i[-1]==maxValue: maxSon=i[:-1].copy() print("本轮最高得分 :%d ,目前最佳得分 :%d" % (values[-1],maxValue)) print(maxSon) fathers=sonsTmp.copy() #剩余子代作为新父代 def main(): sons=[] makeFathers(fathers) for i in range(100): #100次迭代 makeSons(sons) exchange(sons) change(sons) kill(sons) rank(sons) main() ``` 代码如上 将剩余子代做为新父代那一句灰色,导致无法一代代繁衍,只能优化第一代。找了很久解决方案,直接global 调来fathers会导致很多错误,修了好久没成功。多数是由于父代长度变了造成的报错,但是全部修复后发现似乎fathers会在makesons功能中失去所有fathers。
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