有效的“命运结”部分遗传函数
有效的“命运结”部分遗传函数
提问于 2021-05-05 15:35:35
在精灵游戏(从第六代起)，命运结是一个项目，当持有，将导致父母传递它的一些统计数字给任何孩子，它可能有。
我希望在python 3中创建一个函数，它将创建一个数字列表的副本，该列表部分是随机生成的，部分是从“父”继承的。以下是我的第一个实现：
def destiny_knot(parent, prob):
child = []
for n in parent :
if np.random.rand(1)<prob :
child.append(n)
else :
child.append(np.random.normal())
return child当运行时，它的工作原理是：
foo = range(10)
destiny_knot(foo, 0.5)
[3.7189086135642975, 1, 0.6303126955135048, -0.9230447017112412, 4, 5, 6, 0.8633075878923896, 0.4633879779484653, -1.5192557497361636]但是，对我来说很明显，这需要很长的时间才能真正实现我正在寻找的用途:我的每个列表都是数千个元素，如果不是几十万元素的话，我的目标是生成数千个元素。
我在考虑确定一些将被继承的元素，生成N减去那么多随机数，但我也需要在正确的位置继承它们，这给整个问题增加了一层复杂性。
做这件事最有效的方法是什么？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-05-05 15:40:45
由于您使用的是NumPy：
def destiny_knot(parent: np.ndarray, prob: float):
child = parent.copy() # Inherit everything
# Mask for future random numbers
am_I_random = np.random.rand(parent.size) > prob
# Generate random numbers and put them into `child`
# according to the mask `am_I_random`
child[am_I_random] = np.random.normal(size=am_I_random.sum())
return child确保parent是一个浮点数数组，否则np.random.normal(size=am_I_random.sum())返回的浮点数将转换为整数或任何类型的parent。
示例运行：
>>> parent = np.asfarray([1,2,3,6,4,2,5])
>>> destiny_knot(parent, .7)
array([ 1. , 2. , 3. , 6. , -1.10456035,
2. , 2.43449116])
>>> destiny_knot(parent, .5)
array([-0.67617249, 2. , 3. , -2.11637063, 0.19032201,
2. , 5. ])页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/67404404
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
