我正在用python中的轮盘赌构建遗传算法的父选择。你知道吗
acc['left']
是左边界,acc['right']
是每个个体概率累积的右边界。rw
是轮盘赌的随机数,n_rw
是rw
的数。你知道吗
这是acc
数据帧:
accuracy rank prob_fitness left right
0 0.825152 6.0 0.109091 0.000000 0.109091
1 0.839545 9.0 0.163636 0.109091 0.272727
2 0.807727 2.5 0.045455 0.272727 0.318182
3 0.840000 10.0 0.181818 0.318182 0.500000
4 0.807727 2.5 0.045455 0.500000 0.545455
5 0.820152 4.0 0.072727 0.545455 0.618182
6 0.832576 8.0 0.145455 0.618182 0.763636
7 0.821364 5.0 0.090909 0.763636 0.854545
8 0.802727 1.0 0.018182 0.854545 0.872727
9 0.829091 7.0 0.127273 0.872727 1.000000
这是rw
:
'array([ 0.89676, 0.8007 , 0.35212, 0.08043, 0.51044, 0.61213, 0.3392 , 0.96687, 0.2554 , 0.97215])'
我正在尝试确定哪个将是具有此代码的父候选。但它不起作用。你知道吗
acc['parent'] = np.zeros(pop_size)
o = 0
b = 0
while o < pop_size:
o = o+1
while b < n_rw:
acc['parent'] = (rw[b] > acc['left'][o] & rw[b] <= acc['right'][o])
if acc['parent'] == True:
b = n_rw
else:
b = b+1
acc
结果是:
TypeError: unsupported operand type(s) for &: 'numpy.float64' and 'numpy.float64'
你能帮帮我吗?提前谢谢
在你的情况下,像这样的事情应该做的工作:
现在,您正在写入数据帧并实际更改先前启动的值。你知道吗
但是,我不知道你的代码在做什么。你知道吗
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