Ich bin dabei mit Python ein Skript für QtiPlot zu schreiben. Dabei sollen sehr viele Dateien (bestehend aus einer Liste von Werten) ausgewertet werden und "schlechte" Dateien unter bestimmten Voraussetzungen verworfen werden.
Eine Voraussetzung soll nun sein, dass der Mittelwert aller Dateien möglichst um Null rum liegen soll und die 10% "schlechtesten" Dateien verwerfen soll. D.h. es müssen alle möglichen Mittelwerte berechnet und verglichen werden. Die Dateien mit dem kleinsten Mittelwert sollen dann genommen werden (Minimierungsproblem).
Wie würde man das in Python am besten programmieren?
Auswerten vieler Dateien - Minimierungsproblem
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BlackJack
@$0ph!3: Wenn alle Daten in den Speicher passen, die Datensätze in einer Liste ablegen und nach Mittelwert sortieren, und dann nur die ersten 90% davon nehmen. Ansonsten den Mittelwert für jede Datei einzeln berechnen und das Ergebnis und den Dateinamen als Tupel in einer Liste, die dann sortieren und davon die ersten 90% nehmen.
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Hyperion
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Kannst Du denn (Python) programmieren? Wenn nein, ist die Frage obsolet, wenn ja, setz Dich ran und implementiere$0ph!3 hat geschrieben: Wie würde man das in Python am besten programmieren?
Oder hast Du spezielle Fragen? Dazu würde ich aber schon voraussetzen, dass Du die Probleme präziser beschreibst und ggf. Code dazu postest.
Der Text mischt imho auch "Daten" und "Dateien" - mir vollkommen unklar was gemeint ist.
encoding_kapiert = all(verstehen(lesen(info)) for info in (Leonidas Folien, Blog, Folien & Text inkl. Python3, utf-8 everywhere))
assert encoding_kapiert
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