最小化两个列表

给出，其中一个是由一些缩放两个列表分解alpha之间增量：最小化两个列表

from random import randint 

alpha = 1.2 
x = [randint(1, 100) for x in range(1000)] 
y = [int(alpha * i) for i in x]

我想在某些阈值来过滤二者列出了值，由此在这两个列表中返回的元素数增量被最小化。所以，如果我的x阈值是40，然后len([i for i in x if i < 40]) ~ 400我想知道阈值应该是什么y时alpha是不明所以的元件回流的数量〜400，即48的这个例子。

如果'alpha'未知，您甚至会如何计算'y'？如果你想在相同数量的各列表项的，用于'y'门槛只是'门槛* alpha'。或者过滤'x' *然后*创建'y'。 – jonrsharpe

我只设置阿尔法的问题，我有两个列表，一个是另一个的近似缩放版本，我有对于x固定的阈值，我想y的阈值。很明显，当你知道列表之间的关系时，答案是很清楚的。 –

所以，你有'x'，'y'和'x_threshold'，并且要计算'y_threshold'？ – jonrsharpe

可以计算平均alpha为：

alpha = sum((yn/float(xn)) for xn, yn in zip(x, y))/len(x)

则：

y_threshold = int(alpha * x_threshold)

如果减少abs(len(filtered_x) - len(filtered_y))是至关重要的，然后你可以进行本地搜索周围y_threshold。

2014-03-26 23:16:27 jonrsharpe

你的x_threshold可以让你知道它有多少个x（在这里400）。所以，你只需要找到在y是被列为第400元素，并用它作为y_threshold。

你通过排序y（这是过度杀伤）或通过选择第N（可以在O(N)中完成）来做到这一点。这种方法总是可以实现delta=0。

对于更简单和近似的解决方案，估计alpha作为两个列表的总和与集合的比率y_threshold = alpha . x_threshold。（alpha,Sum(y.x)/Sum(x^2)或标准偏差比率的最小二乘估计量可能是首选）

2014-03-27 07:58:02

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