尝试为星球大战机器人创建热图，显示哪支军队的影响力最大

Question

我正在尝试为行星战争机器人创建热图，以指示行星受到的影响。 初始图如下：http://imgur.com/a/rPVnl#0

理想情况下，红色行星的值应为 -1，蓝色行星的值应为 1，标记为 1 的行星的值应为 0。（或 0 到 1，0.5 的平均值可行）

我的初始分析代码如下，但它输出的结果在 0.13 到 7.23 之间。

for p in gameinfo.planets: #gameinfo.planets returns {pid:planet_object}
        planet = gameinfo.planets[p]
        own_value = 1
        for q in gameinfo.my_planets.values():
            if q != planet:
                q_value = q.num_ships / planet.distance_to(q)
                own_value = own_value + q_value

        enemy_value = 1
        for q in gameinfo.enemy_planets.values():
            if q != planet:
                q_value = q.num_ships / planet.distance_to(q)
                enemy_value = enemy_value + q_value

        self.heatmap[p] = own_value/enemy_value

我也尝试添加一些代码来限制从 0 到 1 的范围

highest = self.heatmap.keys()[0]
    lowest = self.heatmap.keys()[0]
    for p in gameinfo.planets.keys():
        if self.heatmap[p] > highest:
            highest = self.heatmap[p]
        elif self.heatmap[p] < lowest:
            lowest = self.heatmap[p]
    map_range = highest-lowest

    for p in gameinfo.planets.keys():
        self.heatmap[p] = self.heatmap[p]/map_range

    self.heatmap_mean = sum(self.heatmap.values(), 0.0) / len(self.heatmap)

值最终介于 0 和 1 之间，但平均值是 0.245？ （实际上数值范围从 0.019 到 1.019）。

Answer 1

我已经解决了我的问题，这就是解决方案的样子。

#HEATMAP ANALYSIS
    for p in gameinfo.planets:

        ave_self_value = 0
        for q in gameinfo.my_planets:
            if q != p:
                ave_self_value = ave_self_value + (self.planet_distances[p][q] * gameinfo.planets[q].num_ships / self.own_strength)

        ave_enemy_value = 0
        for q in gameinfo.enemy_planets:
            if q != p:
                ave_enemy_value = ave_enemy_value + (self.planet_distances[p][q] * gameinfo.planets[q].num_ships / self.enemy_strength)

        self.heatmap[p] = ave_enemy_value - ave_self_value

    hmin, hmax = min(self.heatmap.values()), max(self.heatmap.values())

    for h in self.heatmap.keys():
        self.heatmap[h] = 2 * (self.heatmap[h] - hmin) / (hmax - hmin) - 1

    self.heatmap_mean = sum(self.heatmap.values(), 0.0) / len(self.heatmap)
    #END HEATMAP ANALYSIS

Answer 2

for p in foo:
    ...
    ...
    for q in bar:
        ...
        if q != p:
            q_value = some_value / another_value
            own_value = own_value + q_value

对粗略的简化表示歉意。假设foo 是[1, 2, 3, 4, 5]，bar 是[1, 5]。

第一次通过，p 是1。 q 接受 1，所以 q==p。接下来，q 采用 5，现在 q!=p、own_value 累积 q_value，我认为它是小于一的正数。

但第二次通过时，p 是 2。 q 采用1，所以q!=p，所以own_value 上升了几分之一。然后q 采用5，所以q!=p 仍然如此，所以own_value 再次上升相同的分数。这就是问题所在：(some_value / another_value) + (some_value / another_value) 打破了 -1 到 1 的比例。有时你会得到 7.23，因为这是 q 不等于 p 的次数。

里面什么都没有

for x in foo:
    for y in bar:

关心规范化for x in foo 的构造 - 只是for q in bar。