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在Python中使用类初始化对数据表中的条目进行累积式计算
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<p>我正在尝试使用Python确定数据表中Z的最佳值。当Y值的差值大于10时,Z的最佳值出现。在我的代码中,我将每个条目的元素分配到一个类中。因此,为了确定最佳值,我需要访问先前计算的Y值,并从新值中减去它。这一切对我来说似乎非常麻烦,所以如果你知道一个更好的方法,我可以执行这些类型的计算请让我知道。我的示例数据表是:</p> <pre><code>X Y Z 1 5 10 2 3 20 3 4 30 4 6 40 5 12 50 6 12 60 7 34 70 8 5 80 </code></pre> <p>到目前为止,我的代码是:</p> <pre><code>class values: def __init__(self, X, Y, Z): self.X = X self.Y = Y self.Z = Z #Diff = Y2 - Y1 #if Diff > 10: #optimum = Z #else: #pass #optimum valueLst = [] f = open('sample.txt','r') for i in f: X = i.split('\t')[0] Y = i.split('\t')[1] Z = i.split('\t')[2] x = values(X,Y,Z) valueLst.append(x) </code></pre> <p>下表显示了我想要实现的操作示例。Y值的差值在第三列中计算,当差值为22时,我想返回Z值,即Z值为70。你知道吗</p> <pre><code>1 2 10 2 3 1 20 3 4 1 30 4 6 2 40 5 12 6 50 6 12 0 60 7 34 22 70 8 35 1 80 </code></pre> <p>任何帮助都将不胜感激。你知道吗</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>跳过元组x,y和z的构建</p> <pre><code>diffs = [curr-prev for curr, prev in izip(islice(y, 1, None), islice(y, len(y)-1))] max_diff = max(diffs) Z = y[diffs.index(max_diff)+1] </code></pre>
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