ループ数学関数

Question

と辞書を介して、私はここで（KEY1、KEY2）でこの辞書を持っている：値

dict = {('1', '4'): 'A', ('3', '8'): 'B', ('4', '7'): 'C', 
('8', '9'): 'D', ('4', '2'): 'E', ('2', '0'): 'F', ('3', '9'): 
'G', ('7', '7'): 'H', ('8', '6'): 'I', ('5', '3'): 'J', 
('6', '1'): 'K'} 

key1 = input('enter value of key1: ') 
key2 = input('enter value of key2: ') 

I入力KEY1の一対、KEY2ペアが存在しないである場合私はこの辞書をループして数学関数を渡すことができます。すなわち、キーの各ペアの平均値を求め、最大の平均値を持つものを印刷します。

編集：実際には、この辞書はテキストファイルから派生したものなので、まず文字列にする必要があり、intに変換する必要がありますが、私はその方法を知らない。

Answer 1

dictと呼ばず、内蔵のdictにアクセスできないようにしてください。

鍵はstrですので、平均値はありません。我々はint秒に変換する場合：

dct = dict((tuple(map(int, key)), value) for key, value in str_dict.iteritems()) 

与える：

dct = {(8, 9): 'D', (4, 7): 'C', (6, 1): 'K', (7, 7): 'H', 
     (1, 4): 'A', (3, 8): 'B', (2, 0): 'F', (3, 9): 'G', 
     (4, 2): 'E', (8, 6): 'I', (5, 3): 'J'} 

を次に使用すると、各キーのsumにmaxを使用することができます。最高sumと1ので

key = max(d, key=sum) 
# (8, 9) is the key with the highest average value 

また、平均が最も高い。

あなたは、そのキーの値をしたい場合、それはです：

value = dct[key] 
# 'D' is the value for (8, 9) 

Answer 2

# Use NumPy. It seems this will help if you'll be needing argmin type functions. 
# This is BY NO MEANS the only way to do it in Python, but it is a good way to 
# know nonetheless. 
import numpy as np 

my_dict = {('1', '4'): 'A', ('3', '8'): 'B', ('4', '7'): 'C', 
('8', '9'): 'D', ('4', '2'): 'E', ('2', '0'): 'F', ('3', '9'): 
'G', ('7', '7'): 'H', ('8', '6'): 'I', ('5', '3'): 'J', 
('6', '1'): 'K'} 

# Get the keys 
dict_keys = my_dict.keys() 

# Get the average value of each key pair. 
averages_for_keys = np.array([np.mean(elem) for elem in dict_keys]) 

# Get the index and the key pair of the largest average. 
largest_average_key = dict_keys[averages_for_keys.argmax()] 

# Get user input 
key1 = input('enter value of key1: ') 
key2 = input('enter value of key2: ') 

# If not in dict_keys, print for largest average key pair. 
if (key1, key2) not in dict_keys: 
    print "Invalid input key pair. Proceeding with largest average." 
    print my_dict[largest_average_key] 


### 
# An alternative to index on the closest key by Euclidean distance. 
# This can be adjusted for other distances as well. 
### 
if (key1, key2) not in dict_keys: 
    print "Didn't find key pair in dict." 
    print "Proceeding with keypair of minimal distance to input." 

    dists = np.array([sqrt((elem[0]-key1)**2.0 + (elem[1]-key2)**2.0) for elem in dict_keys]) 
    min_index = dists.argmin() 
    closest_key = dict_keys[min_index] 

print my_dict[closest_key]