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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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jupyter notebookeの実行結果が表示されない

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投稿2021/07/24 10:23

編集2021/07/24 12:53

以下のコードを実行したところ結果が表示されません。どうしたらよいのでしょうか
In [*]となったまま止まってる感じです。
カーネルのリスタートなどは試しましたが結果が表示されないままです。
os:windows10

<原因(多分)となっている部分>

python

def select(eva): random.shuffle(eva) tournament = [()] while len(eva) > 1: if len(eva) % 2 != 0: for i in range(1,len(eva)-1,1): if eva[i] < eva[i+1]: tournament.append(eva[i+1]) else: tournament.append(eva[i]) eva = tournament tournament = [()] else: for i in range(0,len(eva)-1,1): if eva[i] < eva[i+1]: tournament.append(eva[i+1]) else: tournament.append(eva[i]) eva = tournament tournament = [()] return eva

<全体のコード>

python

import random import copy random.seed(1870258) gene_length = 10 # 遺伝子長 individual_length = 10 # 個体数 generation = 30 # 世代数 #二次元配列で遺伝子長と個体数を表現 def get_population(): population = [] for i in range(individual_length): #遺伝子長 population.append([random.randint(0,1) for j in range(gene_length)]) #個体数 return population #適応度 def fitness(pop): return sum(pop) #評価 def evaluate(pop): pop.sort(reverse=True) return pop #トーナメント選択 def select(eva): random.shuffle(eva) tournament = [()] while len(eva) > 1: if len(eva) % 2 != 0: for i in range(1,len(eva)-1,1): if eva[i] < eva[i+1]: tournament.append(eva[i+1]) else: tournament.append(eva[i]) eva = tournament tournament = [()] else: for i in range(0,len(eva)-1,1): if eva[i] < eva[i+1]: tournament.append(eva[i+1]) else: tournament.append(eva[i]) eva = tournament tournament = [()] return eva #一点交叉 def one_point_crossover(parent1, parent2): r1 = random.randint(0, gene_length-1) child1 = copy.deepcopy(parent1) child2 = copy.deepcopy(parent2) child1[r1:gene_length-1] = parent2[r1:gene_length-1] child2[r1:gene_length-1] = parent1[r1:gene_length-1] return child1,child2 def main(): # 初期個体生成 pop = evaluate([(fitness(p), p) for p in get_population()]) print('Generation: 0') print('Min : {}'.format(pop[-1][0])) print('Max : {}'.format(pop[0][0])) print('--------------------------') for g in range(generation): if 10 != pop[0][0] or 10 != pop[-1][0]: g += 1 print('Generation: ' + str(g)) eva = evaluate(pop) tournament = select(eva) pop = tournament while len(pop) < individual_length: m1 = random.randint(0, len(tournament)-1) m2 = random.randint(0, len(tournament)-1) child1,child2 = one_point_crossover(tournament[m1][1], tournament[m2][1]) pop.append((fitness(child1), child1)) pop.append((fitness(child2), child2)) print('Min : {}'.format(pop[-1][0]),' Result : {}'.format(pop[-1])) print('Max : {}'.format(pop[0][0]),' Result : {}'.format(pop[0])) print('--------------------------') else: break print('\n--------------------------End of evolution--------------------------') print('Generation: ' + str(g)) print('Min : {}'.format(pop[-1][0]),' Result : {}'.format(pop[-1])) print('Max : {}'.format(pop[0][0]),' Result : {}'.format(pop[0])) if __name__ == '__main__': main()

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