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2 番目のフィールドが最初のフィールドの確率であるため、「0: 0.017」は 0.017 の可能性があることを意味します。すべての確率の合計は 1 です。

私の質問は、各文字の下限と上限を見つけることができるように、確率からどのように「線を測る」のですか? したがって、0 は [0, 0.017)、[0.017, 0.022) などになります。

算術エンコーディングを実装しようとしています。

(0: 0.017,
1: 0.022,
2: 0.033,
3: 0.033,
4: 0.029,
5: 0.028,
6: 0.035,
7: 0.032,
8: 0.028,
9: 0.027,
a: 0.019,
b: 0.022,
c: 0.029,
d: 0.03,
e: 0.028,
f: 0.035,
g: 0.026,
h: 0.037,
i: 0.029,
j: 0.025,
k: 0.025,
l: 0.037,
m: 0.025,
n: 0.023,
o: 0.026,
p: 0.035,
q: 0.033,
r: 0.031,
s: 0.023,
t: 0.022,
u: 0.038,
v: 0.022,
w: 0.016,
x: 0.026,
y: 0.021,
z: 0.033,)

編集*

nvm ばかげた数学を台無しにして、それを理解しました...すべての入力に感謝します!!!

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3 に答える 3

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データをPythonに変換することは、演習として残されています。

>>> corpus = [('0', 0.017), ('1', 0.022), ('2', 0.033), ('3', 0.033), ('4', 0.029),
...           ('5', 0.028), ('6', 0.035), ('7', 0.032), ('8', 0.028), ('9', 0.027),
...           ('a', 0.019), ('b', 0.022), ('c', 0.029), ('d', 0.030), ('e', 0.028),
...           ('f', 0.035), ('g', 0.026), ('h', 0.037), ('i', 0.029), ('j', 0.025),
...           ('k', 0.025), ('l', 0.037), ('m', 0.025), ('n', 0.023), ('o', 0.026),
...           ('p', 0.035), ('q', 0.033), ('r', 0.031), ('s', 0.023), ('t', 0.022),
...           ('u', 0.038), ('v', 0.022), ('w', 0.016), ('x', 0.026), ('y', 0.021),
...           ('z', 0.033)]

累積合計を作成します。

>>> distribution = []
>>> total = 0.0
>>> for letter, frequency in corpus:
...     distribution.append(total)
...     total += frequency
... 

実際にその種のデータを使用するのは、bisectモジュールの基本です。

>>> import bisect, random
>>> def random_letter():
...     value = random.random()
...     index = bisect.bisect(distribution, value) - 1
...     return corpus[index][0]
... 
>>> [random_letter() for n in range(10)]  # doctest: +SKIP
['d', '6', 'p', 'c', '8', 'f', '7', 'm', 'z', '7']
于 2012-04-08T01:37:58.357 に答える
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# The data is input as '1: 0.022,' format
def process_data(line):
    # for returning the new string that is cleaned up
    result_line = ''
    for character in line:
        # check if it is either a number or a letter
        if character.isdigit() or character.isalpha():
            result_line += character
        # we want the decimal point
        elif character == '.':
            result_line += character
        # else we replace it with space ' '
        else:
            result_line += ' '
    return result_line

my_list = []  

with open('input.txt') as file:
    for lines in file:
        processed_line = process_data(lines)
        # temp_list has ['letter', 'frequency']
        temp_list = (processed_line.split())
        value = temp_list[0]
        # Require to cast it to a float, since it is a string
        frequency = float(temp_list[1])
        my_list.append([value, frequency])

print(my_list)        

この時点から、自分の値をどうするかを理解できます。コードを文書化しました(入力ファイルを処理するための非常に単純な単純な方法を許可しました)。しかし、は(値)と(頻度)を使用my_listして、クリーンで適切にフォーマットされています。この助けを願っています。stringfloat

上からのコードの出力:

[['0', 0.017], ['1', 0.022], ['2', 0.033], ['3', 0.033], 
['4', 0.029], ['5', 0.028], ['6', 0.035], ['7', 0.032], 
['8', 0.028], ['9', 0.027], ['a', 0.019], ['b', 0.022], 
['c', 0.029], ['d', 0.03], ['e', 0.028], ['f', 0.035], 
['g', 0.026], ['h', 0.037], ['i', 0.029], ['j', 0.025], 
['k', 0.025], ['l', 0.037], ['m', 0.025], ['n', 0.023], 
['o', 0.026], ['p', 0.035], ['q', 0.033], ['r', 0.031], 
['s', 0.023], ['t', 0.022], ['u', 0.038], ['v', 0.022], 
['w', 0.016], ['x', 0.026], ['y', 0.021], ['z', 0.033]]

その後...

# Took a page out of TokenMacGuy, credit to him
distribution = []
distribution.append(0.00)  
total = 0.0 # Create a float here

for entry in my_list:
    distribution.append(entry[1])
    total += frequency
    total = round(total, 3) # Rounding to 2 decimal points

distribution.append(1.00) # Missing the 1.00 value
print(distribution) # Print to check

の出力はここにあります:

[0.0, 0.017, 0.022, 0.033, 0.033, 0.029, 0.028, 0.035, 0.032, 
0.028, 0.027, 0.019, 0.022, 0.029, 0.03, 0.028, 0.035, 0.026, 
0.037, 0.029, 0.025, 0.025, 0.037, 0.025, 0.023, 0.026, 0.035, 
0.033, 0.031, 0.023, 0.022, 0.038, 0.022, 0.016, 0.026, 0.021, 
0.033, 1.0]

そして最後に、最終結果を出力するために、特別なことは何もありません。私はとを使用して、pattern見栄えformatを良くしました。そして、それを計算するのはninjageckoの方法にほぼ一致しています。計算では表示されなかったため、0.00と1.00を分布に埋め込む必要がありました。確率を実行する方法を理解したの非常に簡単な実装。

pattern = '{0}: [{1:1.3f}, {2:1.3f})'
count = 1 # a counter to keep track of the index

pre_p = distribution[0] 
p = distribution[1]

# Here we will print it out at the end in the format you said in the question
for entry in my_list:
    print(pattern.format(entry[0], pre_p, p))
    pre_p += distribution[count]
    p += distribution[count+1]
    count = count + 1

出力:

0: [0.000, 0.017)
1: [0.017, 0.039)
2: [0.039, 0.072)
3: [0.072, 0.105)
4: [0.105, 0.134)
5: [0.134, 0.162)
6: [0.162, 0.197)
7: [0.197, 0.229)
8: [0.229, 0.257)
9: [0.257, 0.284)
a: [0.284, 0.303)
b: [0.303, 0.325)
c: [0.325, 0.354)
d: [0.354, 0.384)
e: [0.384, 0.412)
f: [0.412, 0.447)
g: [0.447, 0.473)
h: [0.473, 0.510)
i: [0.510, 0.539)
j: [0.539, 0.564)
k: [0.564, 0.589)
l: [0.589, 0.626)
m: [0.626, 0.651)
n: [0.651, 0.674)
o: [0.674, 0.700)
p: [0.700, 0.735)
q: [0.735, 0.768)
r: [0.768, 0.799)
s: [0.799, 0.822)
t: [0.822, 0.844)
u: [0.844, 0.882)
v: [0.882, 0.904)
w: [0.904, 0.920)
x: [0.920, 0.946)
y: [0.946, 0.967)
z: [0.967, 1.000)

完全なソースはここにあります:http://codepad.org/a6YkHhed

于 2012-04-08T01:49:09.387 に答える
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キーを文字、値を下限と上限を定義するペアとして辞書を作成します。

prev_p = 0
bounds = {}
for line in open(a_file):
   character, p = parse_the_line(line)
   bounds[character] = (prev_p, p)
   prev_p = p
于 2012-04-08T01:28:23.830 に答える