将数组中的所有值靠得更近

Question

我需要做的是将 l1 中的值“压碎”某个百分比，以便它们更接近，这样如果数组 l1 可能......

l1 =[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]

那么 l2 可能是...

l2 = [12.5, 25.0, 37.5, 50.0, 62.5, 45.0, 52.5, 60.0, 67.5, 75.0]

这可以通过一个简单的脚本来完成，例如...

for i in l1:
    if i <= 50:
        i = (i*1.25)
        l2.append(i)
        print(i)
    elif i >= 50:
        i = (i*0.75)
        l2.append(i)

print (l2)

这表明我需要将所有项目靠得更近——最好是某个百分位（打印）。当您有这样的列表时会出现问题...

l1 =[4,2,3,4,3,6,4,8.6,10,7,12,4,14,15,26,14,15,16,10]

然后我需要做的是将所有项目离散地放在一起（因此按一定百分比），但在一个循环中。我需要“压缩”或“粉碎”数组的值，将每个数字之间的范围从最小到最大，从最大到最小（更接近中位数）。我不能只除以整个列表，因为范围保持不变。

我认为解决这个问题的一种方法（我现在正在做的工作）是（a）找到 l1 的中位数，（b）从 l1 中最小和最大的项目开始，将该项目增加 10%它的价值或减少其价值的 10%（在最大项目的情况下），然后在同一个循环中处理第二个最小和最大的项目（以避免脚本两次遍历相同的“较小的变量”） .

这意味着从最大到最小列出值，同时保持它们在数组中的位置（这很重要），然后搜索该列表并对数组 l1 的每个对应值进行更改。

对于建议的解决方案的注意......一次迭代......

import statistics
a = [4, 3, 3, 4, 5, 1, 31, 321]
input_scope = 1.1

def scouter (input_list, scope):
    mean = statistics.mean(input_list)
    searchpositions = []
    for x, i in enumerate(input_list):
            print (x, i)
            if i == max(input_list) or i == min(input_list):
                searchpositions.append(x)

    for i in searchpositions:
        input_list[i] = [(input_list[i] - mean) / scope + mean]
    return (input_list)
print(scouter((a), input_scope))

给我我需要的东西，有点......

[4, 3, 3, 4, 5, [5.13636363636364], 31, [296.0454545454545]]

输出是列表中的列表！有没有一种简单的方法可以通过重写函数来消除这种情况？

Answer 1

只向中位数缩放？

>>> l1 = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

>>> import statistics
>>> median = statistics.median(l1)
>>> [(x - median) / 10 + median for x in l1]
[50.5, 51.5, 52.5, 53.5, 54.5, 55.5, 56.5, 57.5, 58.5, 59.5]

Answer 2

我知道我迟到了，但我确切地知道您需要什么，而且我也有自己使用的解决方案。我想出了这个解决方案：

对于集合中的每个数字 n，您会得到一个新数字 x，它更接近集合的 mean，由此公式：

x = mean + factor * (n - mean)

因子的范围从 0 到 1，表示数字需要向平均值增长或缩小多少。 0 = 所有数字变为平均值，1 = 所有数字保持不变。根据自己的需要进行调整。

集合的平均值显然是集合中每个数字的总和除以集合的长度。

希望这对未来登陆这里的人有所帮助。

Answer 3

为什么不在列表中找到最小的数字，然后将整个列表除以该数字？甚至是您想要的任何数字。

num = percentage/100 # gets you a decimal
l2 = [x*num for x in l1]

如果您想这样做，请使用min() 查找列表中的最低编号。