numpy로 슈팅프라이스 확률 분포 계산

실생활 계산 2014. 4. 30. 01:27


numpy로 바꿨더니, 훨씬 빠르네.


numpy에 array count 구하는 게 없어서 불편했는데,

bincount로 대신해서 쓸 수 있었다.

numpy.bincount

>>> np.bincount(np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 7]))
array([1, 3, 1, 1, 0, 0, 0, 1])

전체 count를 구하는 것인데도 O(n)보다 더 빠른 것 같아... 내 착각인가


np.histogram이나 Counter도 쓸 수 있나보다.

find the most frequent number in a numpy vector

How can I generate a complete histogram with numpy?


결과를 python list 변수 그대로 출력해두기

execfile("...py")로 불러들일 수 있다.


계산에 1시간 쯤 걸리는 것 같다.


고친 부분

n_slots = 1000

n_iterations = 10000

n_people_range = range(n_slots*2, 50000, n_iterations/100)

...

votes = numpy.random.randint(n_slots, size=n_people)

#slot_histogram, n_bins = numpy.histogram(votes)

slot_histogram = numpy.bincount(votes)

#for i in votes:

# slot_histogram[i] = slot_histogram[i] + 1


...

counts = numpy.bincount(slot_histogram)

n_0_slots = counts[0]

n_1_slots = counts[1]

...


n_0_blur_hist = [x/float(n_iterations) for x in n_0_hist]

n_1_blur_hist = [x/float(n_iterations) for x in n_1_hist]


postfix = str(n_slots) + "_" + str(n_people_range[-1] + 1)

fp = open(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + "/blur_hist_" + postfix + ".py", "w")

print >>fp, ("range_" + postfix + " = " + str(people_x_range))

print >>fp, ("n_0_hist_" + postfix + " = " + str(n_0_blur_hist))

print >>fp, ("n_1_hist_" + postfix + " = " + str(n_1_blur_hist))

fp.close()






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슈팅 프라이스 최대 중복 사람 수 컴퓨터 시뮬레이션

실생활 계산 2014. 4. 30. 00:19



지난 번 계산에 초록색 선을 더했다.

제일 많이 겹치는 slot의 사람 수

80배 사람이 슈팅하더라도 110명 정도밖에 안 겹친다.

160배 사람이면, 200명 정도 겹친다.


하지만, 사람들이 아주 랜덤으로 선택하는 게 아니므로, 예측 결과의 1/2 정도만 겹친다고 생각하면 될까나





추가한 code

n_max_slots = max(slot_histogram)


n_max_hist[i_hist] += n_max_slots


plot.scatter(n_people_range, n_max_blur_hist, c='green', lw=0, alpha=0.5)




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슈팅프라이스 확률 분포는 가격과 사람 밀도에만 관련

실생활 계산 2014. 4. 29. 01:33




가격 구간, 사람 수가 얼마나 되던 간에 밀도에만 관련이 있다는 것을 확인해 봤다.


500 slots, 10,000 people까지

50 slots, 1,000 people까지

2번 계산한 다음에

2번째 계산 결과를 x, y 10배로 늘려 봤더니, 그래프가 거의 일치한다.

import matplotlib.pyplot as plot

import os


n_0_hist_500_10000 = []

n_1_hist_500_10000 = []

n_0_hist_50_1000 = []

n_1_hist_50_1000 = []


execfile("blur_hist_500_10000.py")

execfile("blur_hist_50_1000.py")


n_0_hist_50_1000_x10 = []

n_1_hist_50_1000_x10 = []


people_x_range = range(0, len(n_0_hist_500_10000))


for i in people_x_range:

n_0_hist_50_1000_x10.append( n_0_hist_50_1000[i/10] * 10)

for i in people_x_range:

n_1_hist_50_1000_x10.append( n_1_hist_50_1000[i/10] * 10)


plot.scatter(people_x_range, n_0_hist_500_10000, c='red', lw=0, alpha=0.5)

plot.scatter(people_x_range, n_1_hist_500_10000, c='blue', lw=0, alpha=0.5)


plot.scatter(people_x_range, n_0_hist_50_1000_x10, c='green', lw=0, alpha=0.5)

plot.scatter(people_x_range, n_1_hist_50_1000_x10, c='yellow', lw=0, alpha=0.5)


plot.show()









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슈팅프라이스 사람들이 겹칠 확률

실생활 계산 2014. 4. 26. 16:14


경우의 수 계산이 어려워서, 프로그래밍으로 했다.


100개 slots에 무작위로 아무 숫자에나 사람들이 슈팅을 한다고 했을 때,

빨간 색은 사람이 0명인 slot 개수

파란 색은 사람이 1명인 slot 개수

사람이 10배 이상으로 모이면, 그 slot은 포기해야 할 듯.

import matplotlib.pyplot as plot

import random



n_slots = 100


n_people_range = range(0, 3000)


def random_histogram(n_slots, n_people):

slots = range(0, n_slots)

slot_histogram = [0 for i in slots]

#print slot_histogram

for i in range(0, n_people):

slot = random.randint(0, n_slots - 1)

slot_histogram[slot] = slot_histogram[slot] + 1

return slots, slot_histogram


people_x_range = range(n_people_range[-1] + 1)

n_0_hist = [0 for i in people_x_range]

n_1_hist = [0 for i in people_x_range]


for i_n_people in n_people_range:

#print i_n_people

slots, slot_histogram = random_histogram(n_slots, i_n_people)

n_0_slots = 0

n_1_slots = 0

for n_people_each_slot in slot_histogram:

if (n_people_each_slot == 0):

n_0_slots = n_0_slots + 1

if (n_people_each_slot == 1):

n_1_slots = n_1_slots + 1


n_0_hist[i_n_people] = n_0_slots if n_0_slots > 0 else -5

n_1_hist[i_n_people] = n_1_slots if n_1_slots > 0 else -5

print i_n_people, n_0_slots, n_1_slots


plot.scatter(people_x_range, n_0_hist, c='red', lw=0, alpha=0.5)

plot.scatter(people_x_range, n_1_hist, c='blue', lw=0, alpha=0.5)


plot.show()


한 번 더 계산해봐도 거의 비슷한 그래프


n_slots = 1000

#50000 people --> 1000 < 7000 < 10000

n_people_range = range(0, 10000)

으로 많이 계산하고,

def blur_histogram(histogram):

result = [0 for i in range(len(histogram))]

for i in range(len(histogram)):

blur_wing = 30

if (i - blur_wing > 0 and i + blur_wing < len(histogram)):

for j in range(i - blur_wing, i + blur_wing):

around_i = histogram[i - blur_wing : i + blur_wing]

result[i] = reduce(lambda x, y: x + y, around_i) / len(around_i)

으로 blur했더니, 예쁜 그래프가 됐다.














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