Modelos
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
RankTrell ayuda a revisar observaciones empatadas sin reordenar datos, comprobando el rango medio de cada grupo en sus posiciones originales.
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Selecciona una carpeta y pide al asistente que lea los archivos relevantes antes de editarlos. Mantén el objetivo y los límites de la tarea en la conversación.
Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.
from math import isfinite
def average_ranks(values):
if type(values) not in (list, tuple) or len(values) > 1000:
raise ValueError("values.container")
values = tuple(values)
if len(values) > 1000 or any(
type(v) not in (int, float) or
(type(v) is float and not isfinite(v)) for v in values
):
raise ValueError("values.invalid")
order = sorted(range(len(values)), key=values.__getitem__)
result = [0.0] * len(values)
first = 0
while first < len(order):
end = first + 1
while end < len(order) and values[order[end]] == values[order[first]]:
end += 1
rank = (first + 1 + end) / 2
for i in order[first:end]:
result[i] = rank
first = end
return result