mizunototori

重複した要素をもつリストから、その重複要素を削除することを考える。set関数は重複要素を削除できるが、順序が保証されない。

test_data = [1,2,3,4,5,1,2,3] 

下記の方法が計算量も抑えつつ、順序を保持したまま重複要素を削除できる、らしい。()

sorted(set(test_data), key=test_data.index)

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a = [1,2,3,4,5,1,2,3,4]
     ^         ^
     0         5

target = a[0]
print(a.index(target,1)) # => 5

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import os
path = 'test_path/'
if not os.path.isdir(test_path): os.makedirs(test_path) 

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function [ts2, index] = ts_trim(ts1, start_daten, end_daten, utc_hour)
	% Returns a subset timeseriese object of a given timeseriese object.
	%{
		Parameters:
			ts1: timeseriese
				original timeseriese object
			start_daten : datenum
				start date time
			end_daten : datenum
				end date time

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import numpy as np
def separate_list(arr, start, end):
    if type(arr) is np.ndarray:
        arr_ext = arr[start:end]
        arr_res = np.r_[arr[0:start], arr[end:-1]]
    elif type(arr) is list:
        arr_ext = arr[start:end]    
        arr_res = arr[0:start] + arr[end:-1]
    return [arr_ext, arr_res]
  

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• テストしたい関数

function roots = quadraticSolver(a, b, c)
	% quadratic equation a*x^2 + b*x + c = 0

	if ~isa(a, 'numeric') || ~isa(b, 'numeric') || ~isa(c, 'numeric')
		error('quadraticSolver: InputMustBeNueric', ...
		'Coeficcients must be numeric.')
	end

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history の531-533を実行したい時

$ history
531  cp A B 
532  cp B C
533  cp C A

evalとfcを組み合わせて、連番実行できる

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function data_1hour = low_sampling(data_1min)

	sdn = data_1min.Time;
	val = data_1min.Data;

	sdn_start = floor(sdn(1));
	sdn_end = ceil(sdn(end));

    %   Create a series with minimal rounding errors
    sdn_hourly  = bsxfun( @plus, (sdn_start:sdn_end), transpose((0:23)/24) );  

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def low_sampling(data_1min):
    delt = len(data_1min)/24;
    data_1hour = [np.mean(data_1min[delt*i:delt*(i+1)]) for i in range(0,23)];
    return data_1hour;

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common lisp 実行手順

Hello world

;;; hello.lisp
(prin1 "Hello world!")

コンパイル&実行