Modelle
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Produkt
Funktionen der Software · Unskalierte mediane absolute Abweichung
01
Unterscheide in median_deviation.py das robuste unskalierte Streumaß von Varianz und Normalverteilungskorrektur.
Projekt
Wählen Sie einen Ordner und lassen Sie die betreffenden Dateien vor einer Änderung lesen. Legen Sie Ziel und Grenzen der Aufgabe fest.
Änderungen
Prüfen Sie Änderungen und Befehlsausgaben. Führen Sie die Projektprüfungen aus, bevor Sie das Ergebnis übernehmen; erzeugter Code ist nicht automatisch getestet.
Unskalierte mediane absolute Abweichung
● ● ●MedianRove●
Arbeitsabläufe · Unskalierte mediane absolute Abweichung ×
import math
def median_deviation(values):
if type(values) is not list or not 1 <= len(values) <= 4096:
raise ValueError("mad.input")
if any(type(x) not in (int, float) or not -10**100 <= x <= 10**100 or not math.isfinite(x) for x in values):
raise ValueError("mad.value")
def median(items):
ordered = sorted(items)
n = len(ordered)
return float(ordered[n//2]) if n % 2 else ordered[n//2-1]/2+ordered[n//2]/2
center = median(values)
return center, median([abs(x-center) for x in values])
✳Unskalierte mediane absolute Abweichung
✓ ÄnderungenVor dem Anwenden prüfen ↗
Illustration der Arbeitsumgebung