開発環境
- macOS Sierra - Apple (OS)
- Emacs (Text Editor)
- Python 3.6 (プログラミング言語)
行列プログラマー(Philip N. Klein (著)、 松田 晃一 (翻訳)、 弓林 司 (翻訳)、 脇本 佑紀 (翻訳)、 中田 洋 (翻訳)、 齋藤 大吾 (翻訳)、オライリージャパン)の2章(ベクトル)、2.12(ラボ: ドット積を用いた投票記録の比較)、2.12.6(宿敵)、課題 2.12.9 を取り組んでみる。
課題 2.12.9
コード(Emacs)
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import random def create_voting_dict(strlist): return {s.split()[0]: [int(n) for n in s.split()[3:]] for s in strlist} def policy_compare(sen_a, sen_b, voting_dict): return sum([x * y for x, y in zip(voting_dict[sen_a], voting_dict[sen_b])]) def most_similar(sen, voting_dict): l = voting_dict[sen] names = list(voting_dict.keys()) names.remove(sen) result = names[0] a = policy_compare(sen, result, voting_dict) for name in names[1:]: t = policy_compare(sen, name, voting_dict) if t > a: a = t result = name return result def least_similar(sen, voting_dict): l = voting_dict[sen] names = list(voting_dict.keys()) names.remove(sen) result = names[0] a = policy_compare(sen, result, voting_dict) for name in names[1:]: t = policy_compare(sen, name, voting_dict) if t < a: a = t result = name return result def find_average_similarity(sen, sen_set, voting_dict): return sum([policy_compare(sen, s, voting_dict) for s in sen_set]) / len(sen_set) def find_average_record(sen_set, voting_dict): votings = [voting_dict[sen] for sen in sen_set] return list(map(lambda x: sum(x) / len(sen_set), zip(*votings))) def bitter_rivals(voting_dict): names = list(voting_dict.keys()) name1 = names[0] name2 = names[1] result = policy_compare(name1, name2, voting_dict) for n1 in names: for n2 in names: if n1 == n2: continue t = policy_compare(n1, n2, voting_dict) if t < result: result = t name1 = n1 name2 = n2 return [name1, name2, result] filename = 'voting_record_dump109.txt' with open(filename) as f: mylist = list(f) if __name__ == '__main__': voting_dict = create_voting_dict(mylist) print('2.12.9') print(bitter_rivals(voting_dict))
入出力結果(Terminal, IPython)
$ ./sample12_9.py 2.12.9 ['Feingold', 'Inhofe', -3] $
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