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arrays - 标准偏差的 Swift 数组扩展

coder 2023-07-17 原文

我经常需要计算数值数组的均值和标准差。因此，我为数字类型编写了一个小协议(protocol)和扩展，似乎可行。如果我这样做有任何问题，我只是想得到反馈。具体来说，我想知道是否有更好的方法来检查类型是否可以转换为 Double 以避免需要 asDouble 变量和 init(_:Double) 构造函数。

我知道允许算术的协议(protocol)存在问题，但这似乎工作正常并且使我免于将标准差函数放入需要它的类中。

protocol Numeric {
    var asDouble: Double { get }
    init(_: Double)
}

extension Int: Numeric {var asDouble: Double { get {return Double(self)}}}
extension Float: Numeric {var asDouble: Double { get {return Double(self)}}}
extension Double: Numeric {var asDouble: Double { get {return Double(self)}}}
extension CGFloat: Numeric {var asDouble: Double { get {return Double(self)}}}

extension Array where Element: Numeric {

    var mean : Element { get { return Element(self.reduce(0, combine: {$0.asDouble + $1.asDouble}) / Double(self.count))}}

    var sd : Element { get {
        let mu = self.reduce(0, combine: {$0.asDouble + $1.asDouble}) / Double(self.count)
        let variances = self.map{pow(($0.asDouble - mu), 2)}
        return Element(sqrt(variances.mean))
    }}
}

编辑:我知道获取 [Int].mean 和 sd 有点毫无意义，但我可能会在其他地方使用数字，所以这是为了保持一致性..

编辑:正如 @Severin Pappadeux 指出的那样，方差可以用一种方式表示，避免对数组进行三重传递 - 均值然后映射然后均值。这是最终的标准偏差扩展

extension Array where Element: Numeric {

    var sd : Element { get {
        let sss = self.reduce((0.0, 0.0)){ return ($0.0 + $1.asDouble, $0.1 + ($1.asDouble * $1.asDouble))}
        let n = Double(self.count)
        return Element(sqrt(sss.1/n - (sss.0/n * sss.0/n)))
    }}
}

最佳答案

带有 FloatingPoint 元素的 Swift 4 数组扩展:

extension Array where Element: FloatingPoint {

    func sum() -> Element {
        return self.reduce(0, +)
    }

    func avg() -> Element {
        return self.sum() / Element(self.count)
    }

    func std() -> Element {
        let mean = self.avg()
        let v = self.reduce(0, { $0 + ($1-mean)*($1-mean) })
        return sqrt(v / (Element(self.count) - 1))
    }

}

关于arrays - 标准偏差的 Swift 数组扩展，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38422150/

arraysSwiftasDoubleDoubleElementmeannumericdeviation

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