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:Enumerableライブラリ
- ビルトイン (163)
キーワード
- chain (7)
- chunk (12)
-
chunk
_ while (12) - entries (12)
-
max
_ by (48) -
slice
_ after (24) -
slice
_ before (24) -
slice
_ when (12)
検索結果
先頭5件
-
Enumerable
# chunk {|elt| . . . } -> Enumerator (13.0) -
要素を前から順にブロックで評価し、その結果によって 要素をチャンクに分けた(グループ化した)要素を持つ Enumerator を返します。
...指定した場合は例外が発生します。
//emlist[例][ruby]{
[1, 2].chunk { |item| :_underscore }.to_a
# => RuntimeError: symbols beginning with an underscore are reserved
# 「.to_a」無しだと Enumerator を返すのみで例外は発生しない
//}
nil、 :_separator はある要... -
Enumerable
# chain(*enums) -> Enumerator :: Chain (7.0) -
自身と enums 引数を続けて繰り返す Enumerator::Chain を返します。
...自身と enums 引数を続けて繰り返す Enumerator::Chain を返します。
//emlist[例][ruby]{
e = (1..3).chain([4, 5])
e.to_a #=> [1, 2, 3, 4, 5]
//}
@see Enumerator#+... -
Enumerable
# max _ by -> Enumerator (7.0) -
各要素を順番にブロックに渡して実行し、 その評価結果を <=> で比較して、 最大であった値に対応する元の要素、もしくは最大の n 要素が降順で入った配列を返します。
...を返します。
該当する要素が複数存在する場合、どの要素を返すかは不定です。
Enumerable#max と Enumerable#max_by の
違いは Enumerable#sort と Enumerable#sort_by の違いと同じです。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
@p......n）は、重み付きランダムサンプリングを実装するために使用できます。次の実装例は、Enumerable#wsampleを使用します。][ruby]{
module Enumerable
# weighted random sampling.
#
# Pavlos S. Efraimidis, Paul G. Spirakis
# Weighted random sampling with a res......Processing Letters
# Volume 97, Issue 5 (16 March 2006)
def wsample(n)
self.max_by(n) {|v| rand ** (1.0/yield(v)) }
end
end
e = (-20..20).to_a*10000
a = e.wsample(20000) {|x|
Math.exp(-(x/5.0)**2) # normal distribution
}
# a is 20000 samples from e.
p a.length #=> 20000
h = a.group_by {|... -
Enumerable
# max _ by {|item| . . . } -> object | nil (7.0) -
各要素を順番にブロックに渡して実行し、 その評価結果を <=> で比較して、 最大であった値に対応する元の要素、もしくは最大の n 要素が降順で入った配列を返します。
...を返します。
該当する要素が複数存在する場合、どの要素を返すかは不定です。
Enumerable#max と Enumerable#max_by の
違いは Enumerable#sort と Enumerable#sort_by の違いと同じです。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
@p......n）は、重み付きランダムサンプリングを実装するために使用できます。次の実装例は、Enumerable#wsampleを使用します。][ruby]{
module Enumerable
# weighted random sampling.
#
# Pavlos S. Efraimidis, Paul G. Spirakis
# Weighted random sampling with a res......Processing Letters
# Volume 97, Issue 5 (16 March 2006)
def wsample(n)
self.max_by(n) {|v| rand ** (1.0/yield(v)) }
end
end
e = (-20..20).to_a*10000
a = e.wsample(20000) {|x|
Math.exp(-(x/5.0)**2) # normal distribution
}
# a is 20000 samples from e.
p a.length #=> 20000
h = a.group_by {|... -
Enumerable
# max _ by(n) -> Enumerator (7.0) -
各要素を順番にブロックに渡して実行し、 その評価結果を <=> で比較して、 最大であった値に対応する元の要素、もしくは最大の n 要素が降順で入った配列を返します。
...を返します。
該当する要素が複数存在する場合、どの要素を返すかは不定です。
Enumerable#max と Enumerable#max_by の
違いは Enumerable#sort と Enumerable#sort_by の違いと同じです。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
@p......n）は、重み付きランダムサンプリングを実装するために使用できます。次の実装例は、Enumerable#wsampleを使用します。][ruby]{
module Enumerable
# weighted random sampling.
#
# Pavlos S. Efraimidis, Paul G. Spirakis
# Weighted random sampling with a res......Processing Letters
# Volume 97, Issue 5 (16 March 2006)
def wsample(n)
self.max_by(n) {|v| rand ** (1.0/yield(v)) }
end
end
e = (-20..20).to_a*10000
a = e.wsample(20000) {|x|
Math.exp(-(x/5.0)**2) # normal distribution
}
# a is 20000 samples from e.
p a.length #=> 20000
h = a.group_by {|... -
Enumerable
# max _ by(n) {|item| . . . } -> Array (7.0) -
各要素を順番にブロックに渡して実行し、 その評価結果を <=> で比較して、 最大であった値に対応する元の要素、もしくは最大の n 要素が降順で入った配列を返します。
...を返します。
該当する要素が複数存在する場合、どの要素を返すかは不定です。
Enumerable#max と Enumerable#max_by の
違いは Enumerable#sort と Enumerable#sort_by の違いと同じです。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
@p......n）は、重み付きランダムサンプリングを実装するために使用できます。次の実装例は、Enumerable#wsampleを使用します。][ruby]{
module Enumerable
# weighted random sampling.
#
# Pavlos S. Efraimidis, Paul G. Spirakis
# Weighted random sampling with a res......Processing Letters
# Volume 97, Issue 5 (16 March 2006)
def wsample(n)
self.max_by(n) {|v| rand ** (1.0/yield(v)) }
end
end
e = (-20..20).to_a*10000
a = e.wsample(20000) {|x|
Math.exp(-(x/5.0)**2) # normal distribution
}
# a is 20000 samples from e.
p a.length #=> 20000
h = a.group_by {|...