Question

我有这段代码：

import numpy as np

class B():
    def __init__(self, a,b):
        self.a = a
        self.b = b

class Criteria():
    def __init__(self, method, minimum, maximum, measures=None):
        self.method = method
        self.minimum = minimum
        self.maximum = maximum
        self.measures = measures if measures is not None else None

    def calcs(self):
        if self.measures is not None:
            for x in self.measures:
                if (x.a > self.minimum and x.a < self.maximum):
                    x.a = 999
        return self.measures

    def avg(self):
        if self.measures is not None:
            return np.average([x.value for x in self.measures])
        else:
            return np.average(3)# Here should be the result where None is defined
                                # Now I put just an arbitrary number

class Evaluate():
    def __init__(self, criteria):
        self.criteria = criteria


testdata = np.array([Evaluate(
        np.array([Criteria('V', 1,100, 

                np.array([B(100, 0.1),
                          B(11, 0.3),
                          B(300, 0.2),
                          B(33, 0.1)],dtype=object)
                ),

                Criteria('AVG', 22, 220, None)])

)])


for x in testdata:
    for idx, el in enumerate(x.criteria):
        if el.method == 'V':
            el.calcs() # this result must be passed as input to the `el.avg()`
        if el.method == 'AVG':
            el.avg()

我有一个类B，它包含一些数据（a和b字段）。

我正在将这些数据加载到Criteria类，以便通过标准并相应地进行更改。

然后，Evaluate类将保留以上所有内容。

我正在使用measures=None到Criteria类，因为在例如avg函数的情况下，我可能没有测量它们的平均值，但我可能有（这是我的case）来自我之前应用平均值的之前Criteria类的测量值。

现在，我想要完成的是这个。

最初加载数据：

B(100, 0.1),
B(11, 0.3),
B(300, 0.2),
B(33, 0.1)

通过传递标准（通过运行calcs函数），这些数据将会变为：

 B(100, 0.1),
 B(999, 0.3),
 B(300, 0.2),
 B(999, 0.1)

现在，上述数据（来自第一个标准的结果/输出，必须作为输入传递给第二个标准，并使用avg函数计算平均值。我不知道这是否可以在avg函数中没有任何参数。只需拥有self。

所以，我最终的结果将是599.5。

Answer 1

以下是对脚本的修改。主要是我添加了repr。但我也将None的{{1}}案例更改为空列表measures：

[]

考虑制作一组import numpy as np class B(): def __init__(self, a,b): self.a = a self.b = b def __repr__(self): return 'B(%s, %s)'%(self.a, self.b) class Criteria(): def __init__(self, method, minimum, maximum, measures=None): self.method = method self.minimum = minimum self.maximum = maximum self.measures = measures # may be None def __repr__(self): # **edit** work with None if self.measures is None: measures = 'measures: None' else: measures = [' measures:['] for m in self.measures: measures.append(' {}'.format(m)) measures.append(' ]') measures = '\n'+ '\n'.join(measures) return 'C({0.method},{0.minimum},{0.maximum}, {1})'.format(self, measures) def calcs(self): if self.measures is not None: for x in self.measures: if (x.a > self.minimum and x.a < self.maximum): x.a = 999 return self.measures def avg(self, calcs=None): # **edit** work with None and calcs if calcs is None: calcs = self.measures if calcs is None: return 'none' elif len(calcs)==0: return '[]' else: return np.average([x.a for x in calcs]) class Evaluate(): def __init__(self, criteria): self.criteria = criteria def __repr__(self): #return 'E({})'.format(self.criteria) astr = 'Evaluate \n' for c in self.criteria: astr += '{}\n'.format(c) return astr个对象。 Criteria必须以某种方式知道AVG使用的measures。一种方法是在构造期间使用measures参数。

b1 = np.array([B(100, 0.1),
    B(11, 0.3),
    B(300, 0.2),
    B(33, 0.1)],dtype=object)
b2 = np.array([B(1, 0.1), B(2,.5)])
c1 = Criteria('V', 1, 100, b1)
c2 = Criteria('V', 2, 200, b2)
c3 = Criteria('AVG', 22, 220, None)
c4 = Criteria('AVG', 22, 220, c2.measures)
c5 = Criteria('AVG', 22, 222, c1.measures)

编辑更改迭代以保存上一个calcs结果，如果AVG度量为无，则使用该结果。 C.avg现在采用可选参数。

last_calcs = None
for c in  alist:
    if c.method=='V':
        last_calcs = c.calcs()
        print('calcs', c.measures)
    if c.method=='AVG':
        if c.measures is None:
            avg = c.avg(last_calcs)
        else:
            avg = c.avg()
        print('AVG', avg)

使用：

alist = [c3,c1,c3,c2,c3,c4, c5]

这会产生：

evaluate
AVG none         # c3 with nothing preceeding
calcs [B(100, 0.1) B(999, 0.3) B(300, 0.2) B(999, 0.1)]
AVG 599.5        # c3 following c1
calcs [B(1, 0.1) B(2, 0.5)]
AVG 1.5          # c3 following c2
AVG 1.5          # c4 with same measures as c2
AVG 599.5        # c5 with same measures as c1

将类实例的输出作为输入传递给另一个

1 个答案: