مندرجہ ذیل کوڈ پیسٹ کریں اور پھر محفوظ بٹن پر کلک کریں
کلاس ٹرانزینٹ ڈیسیشن پیرامیٹر (پیرامیٹر):
“"” موجودہ وقت کے مرحلے پر منحصر ہے دو اقدار میں سے ایک واپس کریں
یہ `پیرامیٹر` کا استعمال ایک علیحدہ فیصلے کے واقعے کو ماڈل کرنے کے لئے کیا جاسک
یہ ایک مقررہ تاریخ پر ہوتا ہے۔ اس تاریخ سے پہلے 'پہلے'
قدر واپس کی جاتی ہے، اور اس تاریخ کو پوسٹ کریں `بعد `قدر واپس کی جاتی ہے۔
پیرامیٹرز
----------
فیصل_ڈیٹ: سٹرنگ یا پانڈا. ٹائم اسٹامپ
فیصلے کے لئے ٹرگر تاریخ۔
پیرامیٹر سے پہلے: پیرامیٹر
فیصلے کی تاریخ سے پہلے استعمال کرنے کی قدر.
پیرامیٹر کے بعد: پیرامیٹر
فیصلے کی تاریخ کے بعد استعمال کرنے کی قدر.
پہلی تاریخ: سٹرنگ یا پانڈا. ٹائم اسٹیمپ یا کوئی نہیں
ابتدائی تاریخ جس پر متغیر سیٹ کیا جاسکتا ہے۔ `ماڈل. ٹائم اسٹیپر. اسٹارٹ` کے لیے ڈیفالٹ
تازہ ترین تاریخ: سٹرنگ یا پانڈا. ٹائم اسٹامپ یا کوئی نہیں
تازہ ترین تاریخ جس پر متغیر سیٹ کیا جاسکتا ہے۔ `model.timestepper.end` کے لیے ڈیفالٹ
decision_freq: پانڈا فریکوئنسی سٹرنگ (پہلے سے طے شدہ 'AS')
ممکنہ تاریخوں کی قرارداد۔ مثال کے طور پر 'AS' ہر ممکن تاریخیں تخلیق کرے گا
سال کے درمیان `ابتدائی_تاریخ اور `تازہ ترین_تاریخ`. `پانڈا` افعال استعمال کیے جاتے ہیں
ڈیلٹا تاریخ کے حساب کتاب کے لئے اندرونی۔
“"”
ڈیف __انٹ__(خود، ماڈل، فیصلہ_تاریخ، پہلے_پیرامیٹر، بعد_پیرامیٹر، ابتدائی_تاریخ = کوئی نہیں، تازہ ترین_تاریخ = کوئی نہیں، فیصلہ_فریکوئنسی = 'اس'، ** کوارگس):
سپر (ٹرانزینٹ ڈیسیشن پیرامیٹر، خود) ۔__انٹ__(ماڈل، ** کوارگس)
خود._فیصلہ_تاریخ = کوئی نہیں
خود فیصلہ_تاریخ = فیصلہ_تاریخ
اگر نہیں ہے انسٹانس (پیرامیٹر سے پہلے، پیرامیٹر):
ویلیو ایرر کو بڑھائیں ('پہلے کی قیمت پیرامیٹر کی مثال ہونی چاہیے۔ ')
پیرامیٹر۔ پیرنٹس ایڈ (خود) سے پہلے
خود سے پہلے_پیرامیٹر = پہلے_پیرامیٹر
اگر نہیں ہے انسٹانس (بعد کے پیرامیٹر، پیرامیٹر):
ویلیو ایرر کو بڑھائیں ('بعد کی قیمت پیرامیٹر کی مثال ہونی چاہیے۔ ')
پیرامیٹر۔ پیرنٹس ایڈ (خود) کے بعد
خود کے بعد_پیرامیٹر = بعد_پیرامیٹر
# یہ پیرامیٹرز زیادہ تر استعمال ہوتے ہیں اگر اس کلاس کو متغیر کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔
خود._جلد از جلد_تاریخ = کوئی نہیں
خود. سب سے پہلے_تاریخ = ابتدائی_تاریخ
خود._تازہ ترین_تاریخ = کوئی نہیں
خود. تازہ ترین_تاریخ = تازہ ترین_تاریخ
خود فیصلہ_فریک = فیصلہ_فریکوئنسی
خود._ممکن_تاریخیں = کوئی نہیں
سیلف. انٹیگر_سائز = 1 # اس پیرامیٹر میں ایک ہی عدد متغیر ہے
ڈیف فیصل_ڈیٹ ():
ڈیف فگیٹ (خود):
خود واپس کرو._فیصلہ_تاریخ
ڈیف فسیٹ (خود، قدر):
اگر انسٹانس ہے (ویلیو، پی ڈی ٹائم اسٹیمپ):
خود._فیصلہ_تاریخ = قدر
دوسری:
خود._فیصلہ_تاریخ = پی ڈی. ٹو_ڈیٹ ٹائم (قدر)
مقامی لوگوں کو واپس کریں ()
فیصلہ_تاریخ = پراپرٹی (**فیصل_تاریخ ())
ڈیف ایلسٹ_ڈیٹ ():
ڈیف فگیٹ (خود):
اگر خود_جلد از جلد_تاریخ کوئی نہیں ہے:
خود واپس کرو._جلد از جلد_تاریخ
دوسری:
خود واپس کریں۔ ماڈل. ٹائم اسٹیپر. اسٹارٹ
ڈیف فسیٹ (خود، قدر):
اگر انسٹانس ہے (ویلیو، پی ڈی ٹائم اسٹیمپ):
خود._جلد از جلد_تاریخ = قدر
دوسری:
خود._جلد از جلد_تاریخ = پی ڈی. ٹو_ڈیٹ ٹائم (قدر)
مقامی لوگوں کو واپس کریں ()
جلد از جلد_تاریخ = پراپرٹی (**پہلی تاریخ ())
ڈیف تازہ ترین تاریخ ():
ڈیف فگیٹ (خود):
اگر خود_تازہ ترین_تاریخ کوئی نہیں ہے:
خود واپس کرو._تازہ ترین_تاریخ
دوسری:
خود واپس کریں۔ ماڈل ٹائم اسٹیپر. اینڈ
ڈیف فسیٹ (خود، قدر):
اگر انسٹانس ہے (ویلیو، پی ڈی ٹائم اسٹیمپ):
خود._تازہ ترین_تاریخ = قدر
دوسری:
خود._تازہ ترین_تاریخ = پی ڈی. ٹو_ڈیٹ ٹائم (قدر)
مقامی لوگوں کو واپس کریں ()
تازہ ترین_تاریخ = پراپرٹی (**تازہ ترین تاریخ ())
ڈیف سیٹ اپ (خود):
سپر (ٹرانزینٹ ڈیسیشن پیرامیٹر، خود) .سیٹ اپ ()
# اب اس شے کو متغیر کے طور پر استعمال ہونے کے لئے ممکنہ تاریخیں سیٹ اپ کریں۔
خود._ممکن_تاریخیں = پی ڈی. ڈیٹ_رینج (خود ہی ابتدائی_تاریخ، خود. تازہ ترین تاریخ,
فریکوئنسی = خود فیصل_فریق)
ڈیف ویلیو (خود، ٹی ایس، سیناری_انڈیکس):
اگر ٹی ایس کوئی نہیں ہے:
v = خود سے پہلے_پیرامیٹر. گیٹ_قدر (منظر_انڈیکس)
ایلیف ٹس۔ ڈیٹ ٹائم >= خود فیصل_ڈیٹ:
v = خود کے بعد_پیرامیٹر. گیٹ_قدر (منظر_انڈیکس)
دوسری:
v = خود سے پہلے_پیرامیٹر. گیٹ_قدر (منظر_انڈیکس)
واپسی وی
ڈیف حاصل کریں_عدد_لوئر_باؤنڈز (خود):
این پی آرے واپس کریں ([0،]، ڈی ٹائپ = این پی اینٹ)
ڈیف حاصل کریں_عدد_اوپری_باؤنڈز (خود):
واپس np.array ([len (خود._ممکن_تاریخیں) - 1،]، ڈی ٹائپ = این پی اینٹ)
ڈیف سیٹ_عدد_متغیرات (خود، اقدار):
# فیصلے کی تاریخ کو متعلقہ ممکنہ تاریخ کے ساتھ اپ ڈیٹ کریں
خود فیصلہ_تاریخ = خود_قابل قابل_تاریخیں [اقدار [0]]
ڈیف حاصل کریں_عدد_متغیرات (خود):
واپس این پی آرے ([خود._ممکن_تاریخیں حاصل کریں_لوک (خود فیصلہ_تاریخ)،]، ڈی ٹائپ = np.int)
ڈیف ڈمپ (خود):
ڈیٹا = {
'ابتدائی_تاریخ': خود ہی. ابتدائی_ڈیٹ. آئسوفارمیٹ ()،
'تازہ ترین_تاریخ ': خود. تازہ ترین_ڈیٹ. آئسوفارمیٹ ()،
'فیصلہ_تاریخ ': خود فیصلہ_ڈیٹ. آئسوفارمیٹ ()،
'فیصلہ_فریکوئنسی': خود فیصلہ_فریکوئنسی
}
ڈیٹا واپس کریں
@classmethod
ڈیف لوڈ (سی ایل ایس، ماڈل، ڈیٹا):
پہلے_پیرامیٹر = بوجھ_پیرامیٹر (ماڈل، ڈیٹا. پاپ ('پیرامیٹر سے پہلے'))
کے بعد_پیرامیٹر = بوجھ_پیرامیٹر (ماڈل، ڈیٹا. پاپ ('پیرامیٹر کے بعد'))
ریٹرن سی ایل ایس (ماڈل، پہلے_پیرامیٹر = پہلے_پیرامیٹر، بعد_پیرامیٹر = بعد_پیرامیٹر، ** ڈیٹا)
عارضی فیصلہ کرنے کا پیرامیٹر۔ رجسٹر ()
اب جب اس نیٹ ورک کو WaterStrategy میں چلاتے ہیں تو، ایک ٹرانسینٹ ڈیسیشن پیرامیٹر رجسٹر کیا جائے گا۔
اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ کے کسٹم رول کو محفوظ کرنے کے بعد، یہ بائیں طرف دکھایا گیا ہے، اس معاملے میں تحت پیرامیٹر سیکشن
ٹرانسسینٹ ڈیسیشن پیرامیٹر کا استعمال
اس معاملے کے لئے، ہم زیادہ سے زیادہ حجم کو دوگنا کریں گے نیا ذخائر storage node شروع ہو کر 2045-__-01-__-01
پر جائیں نیا ذخائر storage node اور ترمیمزیادہ سے زیادہ حجم
میں منتخب کریں اختیارات ٹیب پائر_پیرامیٹر
مندرجہ ذیل کوڈ پیسٹ کریں اور کلک کریں محفوظ کریں
{
“type”: “ٹرانزینٹ ڈیسیشن پیرامیٹر”,
“بعد_پیرامیٹر”:”__نیا ذخائر__: زیادہ سے زیادہ_حجم کے بعد”،
“پہلے_پیرامیٹر”:”__نیا ذخائر__: زیادہ سے زیادہ_حجم سے پہلے”،
“فیصل_تاریخ”: “__1234567890__-__-01-__1234567890___-__1234567890____”,
“تازہ ترین تاریخ”: “__1234567890__-__-01-__1234567890___-__1234567890____”
}
ٹرانسسینٹ ڈیسیشن پیرامیٹر میں خصوصیات شامل ہیں پہلے_پیرامیٹر اور بعد_پیرامیٹر جو ہمیں مندرجہ ذیل طور پر بنانا ہوگا:
ایک چھوٹا سا ٹیکسٹ باکس کھل جائے گا، جب ہم اپنے نئے کا نام لکھ سکتے ہیں پی ڈبلیو آر_پیرامیٹر، اس معاملے میں
__نیا ذخائر__:زیادہ سے زیادہ_حجم سے پہلے. کلک کریں داخل کریں. \
پیرامیٹر کے بعد زیادہ سے زیادہ حجم بنانے کے لئے دہرائیں
**__نیا ذخائر__:زیادہ سے زیادہ_حجم کے بعد: **
{
“type”: “قائم پیرامیٹر”,
“قدر”: 240000
}
آخری مرحلہ کے طور پر، ٹرانسسینٹ ڈیسیشن پیرامیٹر کی ضرورت ہے ابتدائی حجم تناسب storage node کے لئے کیونکہ پیرامیٹر کو نوڈ سے ابتدائی اقدار وراثت میں ملتا ہے، اس معاملے میں ہم سیٹ اپ کریں گے ۱۲۳۴۵۶۷۸۹۰__۰____۱۲۳۴۵۶۷۸۹۰__1
نتائج
جیسا کہ ہم مندرجہ ذیل تصویر میں دیکھ سکتے ہیں، ہم آب و ہوا کی تبدیلی کا استعمال کرتے ہوئے پیور منظرناموں کو جوڑ رہے ہیں اور یکم جنوری 120.000 ملی لیٹر سے 240.__1234567890___ملی میٹر تک بڑھا رہے ہیں۔