非順序リストの相対確率の累積合計

Question

population_d = {'0,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1': 6, 
'0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0,1': 3, 
'0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0': 5, 
'1,0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0': 1} 

def ProbabilityList(population_d): 
    fitness = population_d.values() 
    total_fit = (sum(fitness)) 
    relative_fitness = [f/total_fit for f in fitness] 
    probabilities = [sum(relative_fitness[:i+1]) for i in range(len(relative_fitness))] 
    return (probabilities) 

このようなデータ構造の累積確率を計算しようとしていましたが、それらの個々の個体へのインデックス付けの順序を保つ必要があります。別のリストの同じ位置。

プログラムは連続して操作を実行します。この場合、最も低い適合度となる最終位置の重みが高くなります。

出力リストの位置を変更することなく、累積合計を適切な方法（フィットネス値の三日月順）で実行する方法があれば、誰にも分かりますか？

ありがとうございました！

Answer 1

population_d = {'0,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1': 6, 
       '0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0,1': 3, 
       '0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0': 5, 
       '1,0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0': 1} 

辞書には、フィットネス（？）値に固有の識別子が関連付けられています。おそらくこれらの識別子は、あなたのプログラムとデータセットのどこか他の場所から来たものと思われます。この関係を維持するために辞書の構築の順序に頼るのではなく、関連性を維持して、値を低から高へ適合度をソートした後の累積合計である新しい辞書を構築しました。

import operator 
def ProbabilityList(population_d): 
    fitness = population_d.values() 
    total_fit = (sum(fitness)) 

    #create list of (individual, fitness) tuples 
    items = population_d.items() 

    #sort by fitness value 
    items = sorted(items, key = operator.itemgetter(1)) 
    #some people prefer 
    #items = sorted(items, key = lambda item: item[1]) 
    #print(items) 

    #maintain association and calculate relative fitness 
    relative_fitness = [(ind,fit/total_fit) for (ind,fit) in items] 
    #print(relative_fitness) 

    cumsum = 0 
    probabilities = {} 
    for ind, fit in relative_fitness: 
     cumsum += fit 
     probabilities[ind] = cumsum 
    return (probabilities) 

d = ProbabilityList(population_d) 
for k, v in d.items(): 
    print('key:{}, fitness:{}, cumsum:{}'.format(k, population_d[k], v)) 

>>> 
key:1,0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0, fitness:1, cumsum:0.06666666666666667 
key:0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0,1, fitness:3, cumsum:0.26666666666666666 
key:0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0, fitness:5, cumsum:0.6 
key:0,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1, fitness:6, cumsum:1.0 
>>> 

---

うまくいけば、辞書とあなたはあなたのコードの他の部分にオリジナル個人に累積和を関連付けることができるようになります。

---

このデータセットとプロジェクトに関連する他の質問があります。 Pandasを学ぶ時間を投資したり、プロジェクト全体に散らばっている個々のコンテナではなく、データベースにデータを保存することを検討することもできます。