-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
Expand file tree
/
Copy pathfunctions.py
More file actions
55 lines (46 loc) · 1.87 KB
/
Copy pathfunctions.py
File metadata and controls
55 lines (46 loc) · 1.87 KB
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
import numpy as np
import re
# Функция удаления возможных побочных символов при чтения из файла. Выделение целых числел.
def cleaner(string):
str_ = re.sub('[^-\d]', '', string)
if str_ != '':
return int(str_)
return str_
# Генератор-функция для чтения даннных
def data_read(name_file, n=10):
# Чтение из файла
with open(name_file, 'r') as f:
data = []
for idx, line in enumerate(f):
# Отчистка строки от ненужных символов и преобразование к типу int
line = cleaner(line)
# Выделение строк файла на блоки необходимого размера
if idx%n == 0 and idx != 0:
yield data
data = [line]
else:
data.append(line)
yield data
class Solver:
"""
Класс для определения математического ожидания и дисперсии данных, разбитых на блоки
"""
def __init__(self,):
self.mean = 0
self._mean2 = 0
self.var = 0
self.idx = 0
def add_data(self, data):
sum_chunc = 0
sum2_chunc = 0
len_d = len(data)
# Определение суммы и суммы квадратов значений
for val in data:
sum_chunc += val
sum2_chunc += val*val
self.mean = (self.mean*self.idx + sum_chunc) / (self.idx + len_d)
self._mean2 = (self._mean2*self.idx + sum2_chunc) / (self.idx + len_d)
self.var = self._mean2 - self.mean*self.mean
self.idx += len_d
def get_parameters(self,):
return (self.mean, self.var)