以下是基于最大最小思想优化的拉丁超立方采样（LHS）的改写代码：
import numpy as np
def latin_hypercube_sampling(n, d):
samples = np.zeros((n, d))
step = 1.0 / n
for i in range(d):
column_samples = np.arange(n) + np.random.uniform(0, step, n)
column_samples /= n
np.random.shuffle(column_samples)
samples[:, i] = column_samples
return samples
def variable_to_binary_array(variable, num_bits):
binary_array = []
for v in variable:
binary_string = bin(int(v * (2**num_bits-1)))[2:].zfill(num_bits)
binary_array.extend(list(binary_string))
return np.array(binary_array).astype(int)
n_samples = 6
d_vars = 2
num_bits = 6
samples_lhs = latin_hypercube_sampling(n_samples, d_vars)
for sample in samples_lhs:
binary_sample = variable_to_binary_array(sample, num_bits)
print(binary_sample)
在这个改写后的代码中，latin_hypercube_sampling函数使用了最大最小思想进行优化的拉丁超立方采样，生成了指定数量和维度的采样点。variable_to_binary_array函数将每个变量转换为指定位数的二进制数组。然后，我们可以使用生成的采样点进行后续操作。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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