Comment faire un compteur dans une condition dans une définition
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peraro
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5 réponses
Bonjour,
L'indentation étant importante en Python, merci de copier/coller ici ton code complet avec les balises de code
mode d'emploi:
https://codes-sources.commentcamarche.net/faq/11288-les-balises-de-code
Visuellement, ça doit ressembler à ceci (avec la coloration syntaxique) :
L'indentation étant importante en Python, merci de copier/coller ici ton code complet avec les balises de code
mode d'emploi:
https://codes-sources.commentcamarche.net/faq/11288-les-balises-de-code
Visuellement, ça doit ressembler à ceci (avec la coloration syntaxique) :
def test(): print('test') test()
yg_be
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bonjour peut-être ainsi:
dans le programme principal, avant le premier appel:
if(self.forward(xPrediction) < (1/3)): nvictdom += 1 print("\033[32mVictoire de l'équipe à domicile ! \033[0m\n")<--ici
dans le programme principal, avant le premier appel:
nvictdom = 0
Le problème c'est que je ne peut pas définir nvictdom en dehors de la définition predict et que si je définie nvicdom dans la définition predict , nvictdom va se réinitialiser à zéro a chaque fois que la fonction va être effectuer .
as-tu fait une simple recherche "python global"?
https://www.journaldunet.fr/web-tech/developpement/1202515-python-utiliser-une-variable-globale-dans-une-fonction-au-sein-d-une-autre-fonction/
https://www.journaldunet.fr/web-tech/developpement/1202515-python-utiliser-une-variable-globale-dans-une-fonction-au-sein-d-une-autre-fonction/
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j'ai remis le code :
import numpy as np import pandas c = 0 while c < 1000 : x_entrer = np.array(([3,2,0,1,2,2,2,3,0,2,2,1,3,0,2,4,6,0,2,4,4], [3,0,2,2,1,2,1,1,3,2,1,2,3,1,1,2,2,6,4,2,4], [2,2,1,2,2,1,1,4,0,2,3,0,1,1,3,2,8,0,4,6,0], [2,2,1,3,2,0,1,2,2,2,3,0,1,3,1,2,4,4,0,6,4], [1,3,1,1,1,3,3,1,1,0,2,3,2,1,2,6,2,2,6,4,0], [1,0,4,2,1,2,0,1,4,2,1,2,1,0,4,0,2,8,4,2,4], [1,2,2,3,1,1,0,2,3,2,1,2,1,1,3,0,4,6,4,2,4], [2,3,0,2,1,2,0,4,1,1,1,3,3,2,0,0,8,2,6,2,2], [1,2,2,2,0,3,2,2,1,3,0,2,0,1,4,4,4,2,4,0,6], [3,0,2,0,0,5,4,1,0,0,0,5,3,2,0,8,2,0,10,0,0], [3,2,0,3,0,2,3,1,1,0,2,3,1,2,2,6,2,2,6,4,0]), dtype=float) y = np.array(([0], [1], [1], [0.5], [0], [0.5], [1], [0.5], [1], [0]), dtype=float) x_entrer = x_entrer/np.amax(x_entrer, axis=0) X = np.split(x_entrer, [10])[0] xPrediction = np.split(x_entrer, [10])[1] class Neural_Network(object): def __init__(self): self.inputSize = 21 self.outputSize = 1 self.hiddenSize = 22 self.W1 = np.random.randn(self.inputSize, self.hiddenSize) self.W2 = np.random.randn(self.hiddenSize, self.outputSize) def forward(self, X): self.z = np.dot(X, self.W1) self.z2 = self.sigmoid(self.z) self.z3 = np.dot(self.z2, self.W2) o = self.sigmoid(self.z3) return o def sigmoid(self, s): return 1/(1+np.exp(-s)) def sigmoidPrime(self, s): return s * (1 - s) def backward(self, X, y, o): self.o_error = y - o self.o_delta = self.o_error*self.sigmoidPrime(o) self.z2_error = self.o_delta.dot(self.W2.T) self.z2_delta = self.z2_error*self.sigmoidPrime(self.z2) self.W1 += X.T.dot(self.z2_delta) self.W2 += self.z2.T.dot(self.o_delta) def train(self, X, y): def predict(self): print("") if(self.forward(xPrediction) < (1/3)): print("\033[32mVictoire de l'équipe à domicile ! \033[0m\n") #compteur victoiredom elif(self.forward(xPrediction) > (2/3)): print("\033[31mVictoire de l'équipe à l'extérieur ! \033[0m\n")#<-- ici #compteur victoireextérieur else : print("\033[33mMatch nul ! \033[0m\n")#<-- et ici #compteur matchnul NN = Neural_Network() for i in range(1000): NN.train(X,y) NN.predict() c=c+1