- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有一个对大量实验数据进行操作的程序。数据存储为对象列表,这些对象是具有以下属性的类的实例:
dataset.sort(key=operator.attrgetter('time_point'))
# For the whole set
sys_qty1 = 0
sys_qty2 = 0
sys_combo = 0
sys_max = 0
# For the cluster grouping
cluster_qty1 = defaultdict(int)
cluster_qty2 = defaultdict(int)
cluster_combo = defaultdict(int)
cluster_max = defaultdict(int)
cluster_peak = defaultdict(int)
# For the node grouping
node_qty1 = defaultdict(int)
node_qty2 = defaultdict(int)
node_combo = defaultdict(int)
node_max = defaultdict(int)
node_peak = defaultdict(int)
for t in dataset:
# For the whole system ######################################################
sys_qty1 += t.qty1
sys_qty2 += t.qty2
sys_combo = sys_qty1 + sys_qty2
if sys_combo > sys_max:
sys_max = sys_combo
# The Peak class is to record the time point and the cumulative quantities
system_peak = Peak(time_point=t.time_point,
qty1=sys_qty1,
qty2=sys_qty2)
# For the cluster grouping ##################################################
cluster_qty1[t.cluster] += t.qty1
cluster_qty2[t.cluster] += t.qty2
cluster_combo[t.cluster] = cluster_qty1[t.cluster] + cluster_qty2[t.cluster]
if cluster_combo[t.cluster] > cluster_max[t.cluster]:
cluster_max[t.cluster] = cluster_combo[t.cluster]
cluster_peak[t.cluster] = Peak(time_point=t.time_point,
qty1=cluster_qty1[t.cluster],
qty2=cluster_qty2[t.cluster])
# For the node grouping #####################################################
node_qty1[t.node] += t.qty1
node_qty2[t.node] += t.qty2
node_combo[t.node] = node_qty1[t.node] + node_qty2[t.node]
if node_combo[t.node] > node_max[t.node]:
node_max[t.node] = node_combo[t.node]
node_peak[t.node] = Peak(time_point=t.time_point,
qty1=node_qty1[t.node],
qty2=node_qty2[t.node])
def find_peaks(level, dataset):
def grouping(object, attr_name):
if attr_name == 'system':
return attr_name
else:
return object.__dict__[attrname]
cuml_qty1 = defaultdict(int)
cuml_qty2 = defaultdict(int)
cuml_combo = defaultdict(int)
level_max = defaultdict(int)
level_peak = defaultdict(int)
for t in dataset:
cuml_qty1[grouping(t, level)] += t.qty1
cuml_qty2[grouping(t, level)] += t.qty2
cuml_combo[grouping(t, level)] = (cuml_qty1[grouping(t, level)] +
cuml_qty2[grouping(t, level)])
if cuml_combo[grouping(t, level)] > level_max[grouping(t, level)]:
level_max[grouping(t, level)] = cuml_combo[grouping(t, level)]
level_peak[grouping(t, level)] = Peak(time_point=t.time_point,
qty1=node_qty1[grouping(t, level)],
qty2=node_qty2[grouping(t, level)])
return level_peak
system_peak = find_peaks('system', dataset)
cluster_peak = find_peaks('cluster', dataset)
node_peak = find_peaks('node', dataset)
dataset.sort(key=operator.attrgetter('time_point'))
def cuml_sum(seq):
rseq = []
t = 0
for i in seq:
t += i
rseq.append(t)
return rseq
time_get = operator.attrgetter('time_point')
q1_get = operator.attrgetter('qty1')
q2_get = operator.attrgetter('qty2')
timeline = [time_get(t) for t in dataset]
cuml_qty1 = cuml_sum([q1_get(t) for t in dataset])
cuml_qty2 = cuml_sum([q2_get(t) for t in dataset])
cuml_combo = [q1 + q2 for q1, q2 in zip(cuml_qty1, cuml_qty2)]
combo_max = max(cuml_combo)
time_max = timeline.index(combo_max)
q1_at_max = cuml_qty1.index(time_max)
q2_at_max = cuml_qty2.index(time_max)
timeline = defaultdict(int)
cuml_qty1 = defaultdict(int)
#...etc.
for c in cluster_list:
timeline[c] = [time_get(t) for t in dataset if t.cluster == c]
cuml_qty1[c] = [q1_get(t) for t in dataset if t.cluster == c]
#...etc.
最佳答案
这似乎是应用一点面向对象的经典机会。我建议将派生数据设为一个类,并将累积总和计算抽象为适用于该类的内容。
就像是:
class DerivedData(object):
def __init__(self):
self.qty1 = 0.0
self.qty2 = 0.0
self.combo = 0.0
self.max = 0.0
self.peak = Peak(time_point=0.0, qty1=0.0, qty2=0.0)
def accumulate(self, data):
self.qty1 += data.qty1
self.qty2 += data.qty2
self.combo = self.qty1 + self.qty2
if self.combo > self.max:
self.max = self.combo
self.peak = Peak(time_point=data.time_point,
qty1=self.qty1,
qty2=self.qty2)
sys = DerivedData()
clusters = defaultdict(DerivedData)
nodes = defaultdict(DerivedData)
dataset.sort(key=operator.attrgetter('time_point'))
for t in dataset:
sys.accumulate(t)
clusters[t.cluster].accumulate(t)
nodes[t.node].accumulate(t)
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!