Python 绘制遗传算法的适应度。如何访问函数中的对象值

我有一个遗传算法，设计用于切割一个7个字母的字符串，每个群体20个个体，600代

我想创建一个图表，显示每一代人的适应度平均值

我决定做的第一件事是创建一个列表来存储每一代的平均值，这样我以后就可以绘制它了

def initialize_population():
    population = []
    for i in range(0, GENES):
        adn = [random.choice(string.printable[:-5]) for _ in range(0, len(desired_string))]
        fitness = obtain_fitness(dna, desired_string)
        candidate = Individual(dna, fitness)
        population.append(candidate)
    return poblacion

上面的函数调用不同的函数，以获取适应值等，并创建候选总体（列表），每个候选总体（列表）具有一个dna（字符串）和一个适应值。上述函数位于另一个名为simulation的函数中，该函数执行脚本

我想要的是得到每个候选人的适应值，但我没有做到这一点

progress = []
for i in range(0, MAX_GENERATION):
    progress.append(numpy.mean(sum(candidate.fitness[i])))

但这给了我一个错误：

NameError: name 'candidate' is not defined

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正如您所看到的，

candidate

是在initialize_population函数中定义的，但我不知道如何调用它。

首先，您的函数似乎返回了

poblacion

，而我在函数的任何地方都没有看到定义，我假设它是一个打字错误。 由于您在循环

GENES

中多次创建候选对象，即使您将候选对象设置为全局，如果在函数完成后调用它，您将只获得分配的最后一个

我假设你已经调用了这个函数

yourlist = initialize_population()

然后你可以通过

yourlist[i]

访问你想要的候选人，其中

i

是你想要的索引。 但是我仍然不确定你的候选人是否有一个属性

.fitness

，除非你在代码的其余部分为该对象定义了它。

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我希望这是有意义的

我认为您缺少的是正确的变量范围

上面的函数

initialize_population（）

无法查看

候选对象。
要使其可见，请在初始化
candidate
内部
initialize_population（）
之前使用
global
关键字。这种解决方案的缺点是，它只会让您看到最后一个候选者

def initialize_population（）：
人口=[]
全球候选人
对于范围内的i（0，基因）：
adn=[random.choice（string.printable[：-5]），用于范围内的（0，len（所需的字符串））]
适合度=获得适合度（dna，所需字符串）
候选人=个人（dna、适合度）
人口.追加（候选人）
返回人口

无论如何，我认为在您的情况下访问
候选者
是不正确的。所有候选者都已经在
population
列表中，因此请尝试使用该列表访问他们。
缺少大量信息，否则无法找到错误。请提供一份报告。