Question

我正在尝试实现一种通用方法来计算任何类型的序列的平均值（例如：List，Array），该序列包含任何类型的数值（Int，Float，Double ...），如下所示：< / p>


 def mean[T <: Numeric[T]](data:Seq[T])(implicit number: Numeric[T]): T = {
      data.foldLeft(number.zero)(number.plus) / data.size
  }

但是，除法运算无法解决。这是因为数字类型未定义此操作（来自ScalaDoc）。我想在进行除法运算之前将其转换为双精度，但是来自数字类型的方法toDouble(x:T)需要一个参数。我已经看到Numeric [T]有一个名为NumericOps的类型成员，它确实实现了toDouble方法而没有接收任何参数。我可以叫这种方法吗？

Answer 1

这里是使用 Fractional 的示例，它将保留输入数字的正确精度，并且仅对数据进行一次遍历。但是，请注意，这仅适用于具有“精确” 划分的类型，例如ACTION_CREATE_DOCUMENT (Api level 19)，Float和Double。但是不适用于BigDecimal或Int这样的数字类型。

Long

这已在 Scala def mean[T](data: Iterable[T])(implicit N: Fractional[T]): T = { import N._ val remaining = data.iterator @annotation.tailrec def loop(sum: T, count: Int): T = if (remaining.hasNext) loop(sum + remaining.next(), count + 1) else if (count == 0) zero else sum / fromInt(count) loop(zero, 0) }上进行了测试。

Answer 2

如果Double精度足够，请尝试

def mean[T](data: Seq[T])(implicit number: Numeric[T]): Double = {
  import number._
  val sum = data.foldLeft(zero)(plus) 
  toDouble(sum) / data.size
}

mean(Seq(1,2,3,4)) // 2.5

或使用Fractional（但不适用于Ints）

def mean[T](data: Seq[T])(implicit number: Fractional[T]): T = {
  import number._
  val sum = data.foldLeft(zero)(plus)
  div(sum, fromInt(data.size))
}

mean(Seq(1.0,2,3,4)) // 2.5
mean(Seq(1,2,3,4))   // error: could not find implicit value for parameter number: Fractional[Int]

Answer 3

除非必须使用Numeric，否则为什么不只使用Fractional，因为这会向Numeric添加div操作。

当他们谈论不同的选项时，您可能会发现这很有趣：

https://stackoverflow.com/a/40351867/67566

将数字类型转换为不带参数的Double

3 个答案: