Weights-Calc 1.0.1

一个简单易用的Python加权计算库，提供多种加权算法

Weights-Calc

一个简单易用的Python加权计算库，提供多种加权算法

安装

pip install weights

功能

• 加权计算: 基础的加权平均计算
• 加权随机: 根据权重进行随机选择
• 时间衰减加权: 基于时间的指数衰减加权

使用方法

导入

方法1

import importlib
Weights_Calc = importlib.import_module('Weights-Calc')

方法2

Weights_Calc = __import__('Weights-Calc')

加权计算

values = [10, 20, 30]
weights = [0.2, 0.3, 0.5]
result = Weights_Calc.weighted_calculate(values, weights)
print(result)  # 输出: 23.0

加权随机

items = ['A', 'B', 'C']
weights = [1, 2, 3]
selected = Weights_Calc.weighted_random(items, weights)
print(selected)  # 输出: ['B'] (概率更高)

时间衰减加权

values = [100, 200, 300]
dates = [1, 5, 10]  # 时间点
half_life = 7  # 半衰期
result = Weights_Calc.time_decay_weighted(values, dates, half_life)
print(result)

API参考

weighted_calculate(values, weights)

计算加权结果。

参数:

• values: 数值列表
• weights: 权重列表

返回: 加权计算结果

weighted_random(items, weights)

根据权重随机选择项目。

参数:

• items: 待选择的项目列表
• weights: 对应的权重列表

返回: 随机选择的项目列表

time_decay_weighted(values, dates, half_life_days=7)

基于时间衰减的加权计算。

参数:

• values: 数值列表
• dates: 时间点列表
• half_life_days: 半衰期天数(默认7天)

返回: 时间衰减加权结果