Modèles
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Produit
Fonctions du logiciel · Rangs moyens des ex æquo
01
RankTrell aide à examiner les observations ex æquo sans réordonner les données, en vérifiant le rang moyen du groupe aux positions originales.
Projet
Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Modifications
Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.
Rangs moyens des ex æquo
● ● ●RankTrell●
Méthodes de travail · Rangs moyens des ex æquo ×
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✳Attribuez des rangs moyens commençant à un à au plus 1000 valeurs numériques finies en conservant leurs positions.
✓ ModificationsVérifiez avant d’appliquer ↗
Illustration de l’espace de travail