RRankTrell
제품

프로그램 기능 · 동률 값의 평균 순위

01

RankTrell는 데이터 순서를 바꾸지 않고 동점 관측을 살피며 원래 위치마다 그룹 평균 순위가 부여되는지 확인하도록 돕습니다.

01

모델

기본 URL과 필요한 API 키로 OpenAI 호환 또는 Anthropic 엔드포인트를 설정하고 연결을 테스트하세요. 로컬 모델 서버는 실행 중이어야 합니다. 원격 도구는 데이터를 별도로 전송할 수 있습니다.

02

프로젝트

폴더를 선택하고 편집하기 전에 관련 파일을 읽도록 요청하세요. 작업의 목표와 변경 범위를 명확히 정합니다.

03

변경 사항

변경 사항과 명령 출력을 검토하세요. 결과를 채택하기 전에 프로젝트 검사를 실행해야 합니다. 생성된 코드는 자동으로 테스트된 코드가 아닙니다.

동률 값의 평균 순위

● ● ●RankTrell●
작업 흐름 · 동률 값의 평균 순위 ×
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
✳최대 1000개 유한 수치에 원래 위치를 유지하며 일부터 시작하는 평균 순위를 부여합니다.
✓ 변경 사항적용하기 전에 검토하세요 ↗
작업 공간 예시 화면
AI 코딩 작업 공간

다음 아이디어가 여기서 시작됩니다.

Windows용 다운로드 ↗