我正在尝试创建一个基于智能体的城市火灾模型,基于野火的例子:
下面的代码没有显示任何结果,模型也没有单步执行。选项2(在模型中注释)正在运行无限循环。
我遗漏了一些基本的东西,我相信...
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import box
import random
from mesa import Model,
谢谢你抽出时间来。(Python 3.7.0)我是python的初学者,正在做Mesa教程,因为我想为一项研究建立一个基于代理的模型。
我有以下问题:当我运行以下代码时,每次都会出现一个随机图,显示模型中10个代理的财富。代理人都从财富1开始,并随机地相互交易。然而,这个图总是一样的,只显示了一个值为10的堆栈!我认为agent_wealth的定义有误,但我直接从教程中获取了它。
from mesa_tutorial import * #import all definitions from mesa_tutorial
import matplotlib.pyplot as plt
model
tensorflow doc给出这个例子 def train_one_step():
pass
@tf.function
def train(num_steps):
print("Tracing with num_steps = ", num_steps)
tf.print("Executing with num_steps = ", num_steps)
for _ in tf.range(num_steps):
train_one_step()
print("Retracing occurs for different
我是用python编程的新手,我想知道下一个问题的方法。
我有一个python脚本,它从实验中收集数据并将它们保存为按列组织的.csv格式。
利用下面的函数,我能够每天创建一个实验执行的文件夹(DATE- folder ),并在每次运行脚本时创建子文件夹(Run_(j)),子文件夹中有5个文件。
DATE = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
if not os.path.isdir(os.path.join(os.getcwd(), DATE)):
os.makedirs(DATE)
def move_files()
我有一个每月的时间序列数据,我想通过使用交叉验证来使用Fable包中的不同模型对其进行建模,以了解所考虑的模型中最好的模型。
# My data
google <- read_csv("google.csv") %>%
tsibble(index = date)
# dimension of the data is 60 by 2.
]
# Training data for cross validation
google_tr <- google %>%
slice(1:(n()-1)) %>%
stretch_tsib