Python 将数据放入范围存储桶中

我将二维数据存储在元组的排序列表中，如下所示：

data = [(0.1,100), (0.13,300), (0.2,10)...

buckets = [((0,0.14), 2), ((0.135,0.19), 1), ((0.19,0.21), 2), ((0.19,0.24), 3)...

每个元组中的第一个值X值对于元组列表只出现一次。换句话说，0.1等只能有一个值

然后，我有一个桶的排序列表。bucket定义为包含范围和id的元组，如下所示：

data = [(0.1,100), (0.13,300), (0.2,10)...

buckets = [((0,0.14), 2), ((0.135,0.19), 1), ((0.19,0.21), 2), ((0.19,0.24), 3)...

范围是相对于X轴的。因此，id 2上面有两个bucket，ids1和3分别只有一个bucket。id 2的第一个铲斗的范围为0到0.14。请注意，桶可以重叠

因此，我需要一种算法，将数据放入存储桶中，然后将分数相加。对于上述数据，结果将是：

1:0
2:410
3:10

请注意，每个数据段是如何被一个与ID2关联的bucket捕获的，因此它获得分数

100+300+10=410

我如何编写算法来执行此操作？

尝试此代码：

data = [(0.1,100), (0.13,300), (0.2,10)]
buckets = [((0,0.14), 2), ((0.135,0.19), 1), ((0.19,0.21), 2), ((0.19,0.24), 3)]

def foo(tpl): ## determine the buckets a data-tuple is enclosed by list of IDs
    x, s = tpl
    lst = []
    for bucket in buckets:
        rnge, iid = bucket
        if x>rnge[0] and x<rnge[1]: lst.append(iid)
    return lst

data = [[dt, foo(dt)] for dt in data]

scores_dict = {}
for tpl in data:
    score = tpl[0][1]
    for iid in tpl[1]:
        if iid in scores_dict: scores_dict[iid]+=score
        else:                  scores_dict[iid] =score

for key in scores_dict:
    print key,":",scores_dict[key]

---

如果未打印任何bucket ID，则该bucket中没有X值或其总和为零。

将每个bucket定义（标签范围）转换为可调用的，给定数据元组，将增加bucket总数。Bucket值存储在一个简单的dict中。如果您想提供一个更简单的api，您可以轻松地将这个概念封装在一个类中

def partition(buckets, bucket_definition):
    """Build a callable that increments the appropriate buckets with a value"""

    lower, upper = bucket_definition[0]
    key = bucket_definition[1]

    def _partition(data):
        x, y = data
        # Set a default value for this key
        buckets.setdefault(key, 0)

        if lower <= x <= upper:
            buckets[key] += y

    return _partition


bucket_definitions = [
    ((0, 0.14), 2),
    ((0.135, 0.19), 1),
    ((0.19, 0.21), 2),
    ((0.19, 0.24), 3)
]

data = [(0.1, 100), (0.13, 300), (0.2, 10)]

# Holder for bucket labels and values
buckets = {}

# For each bucket definition (range, label) build a callable
partitioners = [partition(buckets, definition) for definition in bucket_definitions]

# Map each callable to each data tuple provided
for partitioner in partitioners:
    map(partitioner, data)

print(buckets)

def分区（bucket，bucket\u定义）：
“”“构建一个可调用函数，用一个值递增相应的存储桶”“”
下，上=桶_定义[0]
key=bucket\u定义[1]
def_分区（数据）：
x、 y=数据
#设置此键的默认值
bucket.setdefault（键，0）
如果低于，则从测试数据中产生所需的输出：

data = [(0.1,100), (0.13,300), (0.2,10)]
buckets = [((0,0.14), 2), ((0.135,0.19), 1), ((0.19,0.21), 2), ((0.19,0.24), 3)]

totals = dict()

for bucket in buckets:
    bucket_id = bucket[1]
    if bucket_id not in totals:
        totals[bucket_id] = 0
    for data_point in data:
        if data_point[0] >= bucket[0][0] and data_point[0] <= bucket[0][1]:
            totals[bucket_id] += data_point[1]

for key in sorted(totals):
    print("{}: {}".format(key, totals[key]))

data=[（0.1100），（0.13300），（0.2,10）]
桶=[（0,0.14），2），（0.135,0.19），1），（0.19,0.21），2），（（0.19,0.24），3）]
总计=dict（）
对于铲斗中的铲斗：
bucket_id=bucket[1]
如果bucket_id不在总数中：
总计[bucket_id]=0
对于数据中的数据点：
如果数据点[0]>=bucket[0][0]和数据点[0]，你可以做
如果lower>=x>=upper:
，Python做的事情是正确的。@Rob Cowie应该是：如果lower Urgh；我责备深夜编码。我刚刚想到，你所描述的可以作为一个。读一读它是一个强调，桶可以相互重叠。如果有两个存储桶（具有相同的ID）重叠，则可能会多次计算某些数据。