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python中如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入

發(fā)布時(shí)間:2021-08-14 15:58:18 來源:億速云 閱讀:654 作者:小新 欄目:編程語言

小編給大家分享一下python中如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!

說明

1、將數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊作為單獨(dú)的函數(shù)。

2、若不愿使用數(shù)據(jù)導(dǎo)入函數(shù),則將數(shù)據(jù)導(dǎo)入部分集中寫成一段,放在程序的開始部分。

3、不要將問題本身的數(shù)據(jù)導(dǎo)入與算法所需的參數(shù)賦值混淆,分為兩個獨(dú)立的函數(shù)或段落。

實(shí)例

# 子程序:定義優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)
def cal_Energy(X, nVar, mk): # m(k):懲罰因子
    p1 = (max(0, 6*X[0]+5*X[1]-320))**2
    p2 = (max(0, 10*X[0]+20*X[1]-7027)**2
    fx = -(10*X[0]+9*X[1])
    return fx+mk*(p1+p2)
 
# 子程序:模擬退火算法的參數(shù)設(shè)置
def ParameterSetting():
    tInitial = 100.0            # 設(shè)定初始退火溫度(initial temperature)
    tFinal  = 1                 # 設(shè)定終止退火溫度(stop temperature)
    alfa    = 0.98              # 設(shè)定降溫參數(shù),T(k)=alfa*T(k-1)
    nMarkov = 100             # Markov鏈長度,也即內(nèi)循環(huán)運(yùn)行次數(shù)
    youcans = 0.5               # 定義搜索步長,可以設(shè)為固定值或逐漸縮小
    return tInitial, tFinal, alfa, nMarkov, youcans

以上是“python中如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!

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