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Python
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import numpy as np
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from test import test
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#
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# lenchrom = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
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# print(type(lenchrom))
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# 假设重复的行为 [1, 2, 3, 4]
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# n = 40
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# repeated_row = np.array([1, 8])
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# bound = np.repeat([repeated_row], n, axis=0)
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def Code(lenchrom, bound, subregion_v_bus_mean):
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n = len(subregion_v_bus_mean)
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repeated_row = np.array([1, 8])
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bound = np.repeat([repeated_row], n, axis=0)
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adr = np.load('adr.npy')
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# 初始化标志变量 flag 为 0，用于控制循环。
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flag = 0
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while flag == 0:
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subregion_v_bus_mean_split = np.array_split(subregion_v_bus_mean, 8)
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# 初始化一个空的列表，用于存储每个子数组的随机元素的对应值
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random_elements_values = []
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# 从每个子数组中随机选择一个元素
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for sub_array in subregion_v_bus_mean_split:
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random_element_index = np.random.choice(np.arange(sub_array.shape[0])) # 获取随机元素的索引
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random_element_value = sub_array[random_element_index, 1] # 获取随机元素的对应值
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random_elements_values.append(random_element_value)
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# 将结果转换为numpy数组
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a = np.array( random_elements_values)
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a = a.astype(int)
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# 创建一个长度为限制条件 bound 中的第一列元素数量的零数组 ret
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ret = np.zeros(len(bound[:, 0]), dtype=int)
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# 计算数组 ret 中 0 的数量，并将结果赋值给变量 x
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x = np.sum(ret == 0)
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# 将 i 赋值给 ret 中索引为 a(i) 的元素
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for i in range(len(a)):
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ret[a[i]-1] = i+1
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while x > 0:
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for i in range(len(a)):
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try:
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# 从数组 adr 中选择满足条件 ret==i 的行
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add = adr[np.where(ret == i+1)[0], :]
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# 找到 add 中非零元素的位置，将它们存储在 m 和 n
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m, n = np.where(add != 0)
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# 找到 n 中唯一的元素，并将它们存储在 add 中
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add = np.unique(n)
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# 找到数组 ret 中为 0 的位置，并将它们存储在 addc 中
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addc = np.where(ret == 0)[0]
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add = np.intersect1d(add, addc)
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# 随机生成一个长度为 add 数组长度的排列，并将结果存储在变量 m 中
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m = np.random.permutation(np.arange(len(add)))
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add = add[m[0]]
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ret[add] = i+1
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except:
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continue
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x = np.sum(ret == 0)
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flag = test(lenchrom, bound, ret)
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return ret
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# aaa=Code(lenchrom,bound) |