Data structures clojure中向量的分解列表中每个元素的映射

我是一名大学教师，我想找点乐子，同时计算我的成绩。我已将我所有的学生编号及其相应的成绩列成如下所示：

(def grades-1 (let [s18129  [100    70  85  71  85]  
                    s18121  [80 75  85  81  85]
                    r18131  [75 60  80  56  75] ...])
                    ;; r before the number is shorthand for repeater 
                    ;; and not important to this question

user=> (mmul quiz-grades quiz-weights)
[80.0 81.5 68.0]

我希望对这些年级进行调整，使这些向量中的第一、二、三、四和五年级的权重分别为10%、20%、15%、25%和30%。为了帮助我完成此任务，我创建了一个助手函数：

(defn percentify
  "adjust raw score to weighted percentile"
  [raw percentile]
  (* (/ raw 100) percentile))

;; taking weights first for convenient use with partial
(defn percentify-vector [pvec rvec]
  (mapv percentify rvec pvec))

我想创建另一个函数，它将映射到成绩列表，并根据向量中每个元素的位置，以特定权重将percentify函数应用于每个学生的成绩。这就是我现在正在使用的，但我无法使它在repl中工作。我认为这与我如何构建我的类数据有关，或者，我对println的使用感到困惑

(defn finalize [grades-list]
(let [[[student] [a b c d e]] grades-list]
  (println
   (percentify a 10.0)
   (percentify b 20.0)
   (percentify c 15.0)
   (percentify d 25.0)
   (percentify e 30.0))))

---

然后我想调用这个函数以可读的形式返回带有学生人数的最终成绩。有人能帮我走上正轨吗

首先，您似乎在以

let

的形式将每个学生的分数向量分配给一个单独的局部变量。要跨所有等级向量映射函数，首先需要将它们放在单个数据结构中：

(def grades-1 [[100    70  85  71  85]  
               [80 75  85  81  85]
               [75 60  80  56  75]])

现在，将权重向量应用于等级向量的函数将非常有用（

percentify

这是您的原始函数）：

最后，我们可以在坡度向量集合中映射上述内容：

(mapv (partial percentify-vector [10.0 20.0 15.0 25.0 30.0]) grades-1)

---

首先，您似乎在以

let

的形式将每个学生的分数向量分配给一个单独的局部变量。要跨所有等级向量映射函数，首先需要将它们放在单个数据结构中：

(def grades-1 [[100    70  85  71  85]  
               [80 75  85  81  85]
               [75 60  80  56  75]])

现在，将权重向量应用于等级向量的函数将非常有用（

percentify

这是您的原始函数）：

最后，我们可以在坡度向量集合中映射上述内容：

(mapv (partial percentify-vector [10.0 20.0 15.0 25.0 30.0]) grades-1)

---

我无法改进MichałMarczyk的答案，但我会提出一个可能的替代方案。对于你目前的需要来说，这可能是过分的。你要做的基本上是矩阵乘法：你将一个矩阵乘以一个向量，以产生一个向量。如果需要，可以直接使用core.matrix库完成此操作。假设单项成绩是针对测验的。首先，您需要在加载core.matrix库的情况下运行Clojure，例如使用Leiningen。然后在REPL或文件中，可以执行以下操作：

(use 'clojure.core.matrix)

;; Define quiz grade matrix: Each row is a student, each column is a quiz.
(def quiz-grades [[100 70  85  71  85]
                  [ 80 75  85  81  85]
                  [ 75 60  80  56  75]])

;; Define weights representing contributions of each quiz to the final grade.
(def quiz-weights [0.10 0.20 0.15 0.25 0.30])

在这里，我将测验的权重定义为小数，表示1的分数，而不是整数，但使用

map

、

mapv

，或类似的core.matrix函数

emap

，很容易在这两种表示之间进行转换。现在，您可以按如下方式获得每个学生的最终分数：

(def grades-1 (let [s18129  [100    70  85  71  85]  
                    s18121  [80 75  85  81  85]
                    r18131  [75 60  80  56  75] ...])
                    ;; r before the number is shorthand for repeater 
                    ;; and not important to this question

user=> (mmul quiz-grades quiz-weights)
[80.0 81.5 68.0]

---

（注意：core.matrix有不同的向量和矩阵的底层实现。在我这里的示例中，我使用了默认的持久向量实现，其中向量和矩阵等效于常规Clojure向量和向量的向量。为了在不同的实现之间轻松切换，最好嵌入在调用函数

matrix

时关闭上述向量，但持久化向量实现不需要这样做。）

我无法改进MichałMarczyk的答案，但我会提出一个可能的替代方案。目前，这可能过于满足您的需要。您需要做的基本上是矩阵乘法：将矩阵乘以向量以生成向量。如果需要，可以直接使用core.matrix库。Le假设单项成绩用于测验。首先，您需要在加载core.matrix库的情况下运行Clojure，例如使用Leiningen。然后在REPL或文件中，您可以执行以下操作：

(use 'clojure.core.matrix)

;; Define quiz grade matrix: Each row is a student, each column is a quiz.
(def quiz-grades [[100 70  85  71  85]
                  [ 80 75  85  81  85]
                  [ 75 60  80  56  75]])

;; Define weights representing contributions of each quiz to the final grade.
(def quiz-weights [0.10 0.20 0.15 0.25 0.30])

在这里，我将测验权重定义为小数，表示1的分数，而不是整数，但使用

map

、

mapv

，或类似的core.matrix函数

emap

，可以很容易地在这两种表示之间进行转换。现在，您可以像这样获得每个学生的最终分数：

(def grades-1 (let [s18129  [100    70  85  71  85]  
                    s18121  [80 75  85  81  85]
                    r18131  [75 60  80  56  75] ...])
                    ;; r before the number is shorthand for repeater 
                    ;; and not important to this question

user=> (mmul quiz-grades quiz-weights)
[80.0 81.5 68.0]

---

（注意：core.matrix有不同的向量和矩阵的底层实现。在我这里的示例中，我使用了默认的持久向量实现，其中向量和矩阵等效于常规Clojure向量和向量的向量。为了在不同的实现之间轻松切换，最好嵌入Clojure vectors在调用函数

matrix

，但这不是永久性vector实现所必需的。）

数据自然是从学生编号（字符串）到成绩向量的映射：

(def grades-1 {"s18129"  [100 70  85  71  85]  
               "s18121"  [80 75  85  81  85]
               "r18131"  [75 60  80  56  75]})

…以及要应用于上述各项的权重向量：

(def grade-weights [10 20 15 25 30])

…绘制一张从学生人数到最终成绩的地图。我们如何考虑这一点

根据给定的

权重

向量计算平均值的函数为

(fn [grades] (/ (reduce + 0.0 (map * weights grades)) (reduce + weights)))

…在哪里

• 0.0

  的初始值强制使用浮点 算术和
• 权重加起来不需要达到1.0或100，特别是任何数字。 包括缩放

下面将

a-map

的每个值转换为该值的函数

f

：

(fn [f a-map] (into {} (map (fn [[k v]] [k (f v)]) a-map)))

因此，一个功能，以提供一个地图的最终等级从地图的等级向量和加权向量是

(defn av-grades [gt weights]
  (let [weight-av (fn [grades]
                    (/ (reduce + 0.0 (map * weights grades)) (reduce + weights)))
        convert-map (fn [f a-map] 
                      (into {} (map (fn [[k v]] [k (f v)]) a-map)))]
    (convert-map weight-av gt)))

而且，果然

=>(av-grades grades-1 grade-weights)
{"r18131" 68.0, "s18121" 81.5, "s18129" 80.0}

---

数据自然是从学生编号（字符串）到分数向量的映射：

(def grades-1 {"s18129"  [100 70  85  71  85]  
               "s18121"  [80 75  85  81  85]
               "r18131"  [75 60  80  56  75]})

…以及要应用于上述各项的权重向量：

(def grade-weights [10 20 15 25 30])

…绘制一张从学生人数到最终成绩的地图。我们如何考虑这一点

根据给定的

权重

向量计算平均值的函数为

(fn [grades] (/ (reduce + 0.0 (map * weights grades)) (reduce + weights)))

…在哪里

• 0.0

  的初始值强制使用float