Python - 数学 - ベクトル - ラボ: ドット積を用いた投票記録の比較 - ポリシーの比較(ドット積、ベクトルの比較)

行列プログラマー
原著

開発環境

• macOS Sierra - Apple (OS)
• Emacs (Text Editor)
• Python 3.6 (プログラミング言語)

行列プログラマー(Philip N. Klein (著)、 松田 晃一 (翻訳)、 弓林 司 (翻訳)、 脇本 佑紀 (翻訳)、 中田 洋 (翻訳)、 齋藤 大吾 (翻訳)、オライリージャパン)の2章(ベクトル)、2.12(ラボ: ドット積を用いた投票記録の比較)、2.12.4(ポリシーの比較)、課題 2.12.2、2.12.3、2.12.4、2.12.5 を取り組んでみる。

課題 2.12.2、2.12.3、2.12.4、2.12.5

コード(Emacs)

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import random


def create_voting_dict(strlist):
    return {s.split()[0]: [int(n) for n in s.split()[3:]] for s in strlist}


def policy_compare(sen_a, sen_b,  voting_dict):
    l2 = voting_dict[sen_b]
    return sum([x * y for x, y in zip(voting_dict[sen_a], voting_dict[sen_b])])


def most_similar(sen, voting_dict):
    l = voting_dict[sen]
    names = list(voting_dict.keys())
    names.remove(sen)
    result = names[0]
    a = policy_compare(sen, result, voting_dict)
    for name in names[1:]:
        t = policy_compare(sen, name, voting_dict)
        if t > a:
            a = t
            result = name
    return result


def least_similar(sen, voting_dict):
    l = voting_dict[sen]
    names = list(voting_dict.keys())
    names.remove(sen)
    result = names[0]
    a = policy_compare(sen, result, voting_dict)
    for name in names[1:]:
        t = policy_compare(sen, name, voting_dict)
        if t < a:
            a = t
            result = name
    return result

filename = 'voting_record_dump109.txt'

with open(filename) as f:
    mylist = list(f)

if __name__ == '__main__':
    print('2.12.2')
    voting_dict = create_voting_dict(mylist)
    names = list(voting_dict.keys())
    for _ in range(10):
        sen_a = random.choice(names)
        sen_b = random.choice(names)
        print('{0}, {1}: {2}'.format(sen_a, sen_b,
                                     policy_compare(sen_a, sen_b, voting_dict)))
    print('2.12.3')
    sen = random.choice(names)
    name = most_similar(sen, voting_dict)
    for n in [sen, name]:
        print('{0:10}: {1}'.format(n, voting_dict[n]))

    print('2.12.4')
    name = least_similar(sen, voting_dict)
    for n in [sen, name]:
        print('{0:10}: {1}'.format(n, voting_dict[n]))

    print('2.12.5')
    print(most_similar('Lincoln', voting_dict))
    print(least_similar('Santorum', voting_dict))

入出力結果(Terminal, IPython)

$ ./sample12_2.py
2.12.2
Schumer, Stevens: 24
Chafee, Hutchison: 25
Baucus, Lincoln: 34
Obama, Specter: 29
Dodd, Lincoln: 33
Ensign, Salazar: 29
Pryor, Obama: 26
Jeffords, Dorgan: 25
Isakson, Kyl: 40
Thomas, Dodd: 17
2.12.3
Crapo     : [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, 1, -1, 1, 1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
Burns     : [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, 1, 1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
2.12.4
Crapo     : [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, 1, -1, 1, 1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
Feingold  : [-1, -1, 1, -1, 1, -1, -1, -1, 1, 1, -1, 1, -1, 1, -1, 1, 1, 1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, 1, -1, -1, 1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, 1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, 1, 1, -1]
2.12.5
Carper
Feingold
$