Convertir les petits nombres en une échelle de 0 à 10

Si vous souhaitez conserver une différence de rapport définie entre les nombres, vous pouvez définir le plus petit nombre sur 1 puis régler tous les autres nombres sur num / plus petit .

/ p>

Le problème avec cette approche est qu'elle ne garantit pas que chaque URL est définie sur un nombre compris entre 0 - 10 . Dans l'exemple ci-dessus, il définirait les nombres sur 212, 208, 201, 138, 67 et 1 respectivement.

Si vous avez vraiment besoin de définir chaque nombre entre une certaine plage spécifiée, vous devez d'abord définir la plus petite URL pour qu'elle ait une importance 0 et la plus grande URL à avoir importance 10 . Ensuite, tous les autres points se trouveraient sur une ligne avec la pente (valeur max - valeur min) / 10 . L'image ci-dessous présente ce concept:

Dans cette image, les valeurs y des points représentent leur valeur URL et les coordonnées x représentent l'importance des points.

Voici un moyen:

num = [round(((x-min(lst2))/(max(lst2)-min(lst2)))*10, 2) for x in lst2]

Avant:

[10.0, 9.81, 9.48, 6.51, 3.16, 0.05]
[10.0, 9.81, 9.48, 6.49, 3.13, 0.0]

Après:

num1 = [round(x*10/max(lst2), 2) for x in lst2]
num2 = [round(((x-min(lst2))/(max(lst2)-min(lst2)))*10, 2) for x in lst2]
print(num1)
print(num2)

UPDATE:

La partie de mon code qui effectue la conversion est:

round(x*9/max(lst2), 2)+1
round(x*10/max(lst2), 2)

où lst2 est simplement la liste des flottants extraits du fichier. Vous avez mis à jour la question pour moi pour expliquer la différence entre

[10.0, 9.83, 9.53, 6.86, 3.84, 1.04]
[10.0, 9.81, 9.48, 6.49, 3.13, 0.0]

Voyons d'abord ensuite dans ma liste de compréhension:

num1 = [round(x*9/max(lst2), 2)+1 for x in lst2]
num2 = [round(((x-min(lst2))/(max(lst2)-min(lst2)))*10, 2) for x in lst2]
print(num1)
print(num2)

Résultat:

[10, 10, 10, 7, 4, 1]
[10.0, 9.81, 9.48, 6.49, 3.13, 0.0]

La première différence la plus claire est que j'ai arrondi ma réponse à l'entier le plus proche. Sans cela, ce serait:

num1 = [round(x*9/max(lst2))+1 for x in lst2]
num2 = [round(((x-min(lst2))/(max(lst2)-min(lst2)))*10, 2) for x in lst2]
print(num1)
print(num2)

Sortie:

res1 = round(x*9/maxpri)+1
res2 = round(((x-minpri)/(maxpri-minpri))*10, 2)

Les valeurs sont maintenant très proches, mais il y en a une de plus chose. Mon code suppose que la valeur minimale des valeurs mises à l'échelle est 1 , car j'ai vu dans votre message https://mywebsite.com/p/1, 0.00001, 1 . Je réalise maintenant que vous avez indiqué 0-10, pas 1-10. Alors qu'une autre consiste à changer le 9 (10-1 = 9) en 10 (10-0 = 10), et en supprimant le +1 code>:

num = [round(a*9/max(lst2))+1 for a in lst2]

url, value, scaled_value
https://mywebsite.com/p/1, 0.00212, 10
https://mywebsite.com/p/2, 0.00208, 10
https://mywebsite.com/p/3, 0.00201, 10
https://mywebsite.com/p/4, 0.00138, 7
https://mywebsite.com/p/5, 0.00067, 4
https://mywebsite.com/p/1, 0.00001, 1

Sortie:

url, value
https://mywebsite.com/p/1, 0.00212
https://mywebsite.com/p/2, 0.00208
https://mywebsite.com/p/3, 0.00201
https://mywebsite.com/p/4, 0.00138
https://mywebsite.com/p/5, 0.00067
https://mywebsite.com/p/1, 0.00001

Encore un peu différent , c'est parce que j'ai supposé que la valeur minimale dans votre colonne est 0 , parce que vous n'avez pas montré tout votre tableau. Mais dans ce cas, c'est 0,00001 . Alors, allez avec:

with open('file.txt', 'r') as p:
    lst = p.read().splitlines() # List all the lines of the file

lst2 = [float(i.split(', ')[1]) for i in lst[1:]] # List all the floats

num = [round(a*9/max(lst2))+1 for a in lst2] # List all the scaled numbers

for i,(l,n) in enumerate(zip(lst,['scaled_value']+num)):
    lst[i] = f"{l}, {n}" # Add the 'scaled_value' column

with open('file.txt', 'w') as p:
    p.write('\n'.join(lst)) # Write the updated data into the file

Résumé: Mon code supposait que vous vouliez que les nombres soient mis à l'échelle de 1 à 10, au lieu de 0 à 10, et mon code supposait que la valeur minimale pour vos données est égal à 0, ce qui pourrait ne pas être le cas.

Si c'est pour le code de production, alors je suggère csv.DictReader et csv.DictWriter pour un code facile à lire lorsque vous y reviendrez plus tard . Par exemple:

from csv import DictReader, DictWriter

scaled_field_name = 'scaled_value'

with open('input.csv') as fin:
    csvin = DictReader(fin, skipinitialspace=True)
    rows = list(csvin)

values = [float(row['value']) for row in rows]
min_value = min(values)
max_value = max(values)
for row, value in zip(rows, values):
    scaled = 10 * (value - min_value) / (max_value - min_value)
    row[scaled_field_name] = str(round(scaled))

with open('output.csv', 'w') as fout:
    csvout = DictWriter(fout, csvin.fieldnames + [scaled_field_name])
    csvout.writerows(rows)

(Remarque: il n'écrira pas d'espaces après les virgules, mais cela devrait être normal pour CSV.)