モデル
OpenAI互換またはAnthropicのエンドポイントを、ベースURLと必要なAPIキーで設定し、接続をテストします。ローカルのモデルサーバーは起動が必要です。リモートツールは別途データを送信する場合があります。
製品
ソフトウェアの機能 · 未調整の中央絶対偏差
01
median_deviation.pyの頑健な未調整の散らばり指標を分散や正規分布の補正と区別します。
プロジェクト
フォルダーを選び、編集前に関連ファイルを読むようアシスタントに依頼します。作業の目的と変更範囲を明確にしてください。
変更内容
変更内容とコマンド出力を確認します。結果を採用する前にプロジェクトの検証を実行してください。生成コードが自動的にテスト済みになるわけではありません。
未調整の中央絶対偏差
● ● ●MedianRove●
ワークフロー · 未調整の中央絶対偏差 ×
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])
✳未調整の中央絶対偏差
✓ 変更内容適用前に確認 ↗
ワークスペースのイメージ