私はDEAPツールボックスをPython for Genetic Algorithmで使用しています。random.randintを使用して確率が等しくないランダムな0と1を見つける方法
toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)は、GAの母集団に対してランダムに関数を選択します。私はGAにランダムに0と1を選択させたいが、例えば80％と残りの1つをゼロにしたい。
私はsrng.binomial(X.shape, p=retain_prob)が選択だと思いますが、私はrandom.randintの機能を使いたいと思います。私たちはそれをどうやってできるのだろうか？
の引数は、関数と、あなたが0 if random.randint(0, 4) == 0 else 1は、あなたがエラーを得た機能（その乱数）ではないので、あなたが
それを実行すると、その関数に渡したい引数でなければなりません。この修正は、あなたがtoolbox.registerに渡すことができる関数内でこの式をパッケージ化することです。
# returns 1 with probability p and 0 with probability 1-p
def bernoulli(p):
if random.random() < p:
return 1
else:
return 0
toolbox.register("attr_bool", bernoulli, 0.8)
random.randintはこのような機能を提供しませんが、randomパッケージに入れたい場合は、random.choice([0] * 1 + [1] * 4)を使用できます。
numpy.randomも、np.random.choice([0, 1], p=[0.2, 0.8])でこの機能を提供します。
' np.random.choice'に固執すれば、100要素のリストを得る方法は？たとえば、[0.2 0.8]の確率を持つ100サイズのリストが必要です。私はループを使いたくない。 –
'np.random.choice（[0、1]、size = 100、p = [0.2、0.8]）' –
これはリストでありnumpy配列ではない場合、 'tolist'方法。もちろん、ランダムサンプルを再現可能に生成したい場合は、設定したシードを持つ 'RandomState'オブジェクトを生成し、それを使ってサンプルを生成する必要があります。 –
自然な方法は、あなたが関数にこの抽象表現でき
1 if random.random() <= 0.8 else 0
を使用することです。そして、
def bernoulli(p): return 1 if random.random() <= p else 0
bernoulli(0.8)は必須の確率で1または0を与えるだろう。私は使用しているGAライブラリに精通していませんが、bernoulli()が呼び出し可能であるため、動作するはずです。 toolbox.registerへ
またはこれに相当する 'random.randint'： ' 1の場合random.randint（1,10）<= 8 else 0' –
上記のコメントを参照してください –
@AmnKh編集が有効かどうかを確認してください。 –
random.randint他の（0、4）== 0 '1'または '0ランダムな場合場合は '0のような何かを行うことができます.random（）<0.2 else 1'。 – jamesdlin
問題は、 'toolbox.register（" attr_bool "、random.randint、0、1）の' random.randint'の代わりに '0ならばrandom.randint（0、4）== 0 else 1'を使用すると、 '、それは私に以下のエラーを与えます::' TypeError：最初の引数は呼び出し可能でなければならない ' –