math_utils.py

   1 #!/usr/bin/env python3
   2
   3 # © Copyright 2021-2022, Scott Gasch
   4
   5 """Mathematical helpers."""
   6
   7 import collections
   8 import functools
   9 import math
  10 from heapq import heappop, heappush
  11 from typing import Dict, List, Optional, Tuple
  12
  13 import dict_utils
  14
  15
  16 class NumericPopulation(object):
  17     """A numeric population with some statistics such as median, mean, pN,
  18     stdev, etc...
  19
  20     >>> pop = NumericPopulation()
  21     >>> pop.add_number(1)
  22     >>> pop.add_number(10)
  23     >>> pop.add_number(3)
  24     >>> pop.get_median()
  25     3
  26     >>> pop.add_number(7)
  27     >>> pop.add_number(5)
  28     >>> pop.get_median()
  29     5
  30     >>> pop.get_mean()
  31     5.2
  32     >>> round(pop.get_stdev(), 2)
  33     1.75
  34     >>> pop.get_percentile(20)
  35     3
  36     >>> pop.get_percentile(60)
  37     7
  38     """
  39
  40     def __init__(self):
  41         self.lowers, self.highers = [], []
  42         self.aggregate = 0.0
  43         self.sorted_copy: Optional[List[float]] = None
  44
  45     def add_number(self, number: float):
  46         """Adds a number to the population.  Runtime complexity of this
  47         operation is :math:`O(2 log_2 n)`"""
  48
  49         if not self.highers or number > self.highers[0]:
  50             heappush(self.highers, number)
  51         else:
  52             heappush(self.lowers, -number)  # for lowers we need a max heap
  53         self.aggregate += number
  54         self._rebalance()
  55
  56     def _rebalance(self):
  57         if len(self.lowers) - len(self.highers) > 1:
  58             heappush(self.highers, -heappop(self.lowers))
  59         elif len(self.highers) - len(self.lowers) > 1:
  60             heappush(self.lowers, -heappop(self.highers))
  61
  62     def get_median(self) -> float:
  63         """Returns the approximate median (p50) so far in O(1) time."""
  64
  65         if len(self.lowers) == len(self.highers):
  66             return -self.lowers[0]
  67         elif len(self.lowers) > len(self.highers):
  68             return -self.lowers[0]
  69         else:
  70             return self.highers[0]
  71
  72     def get_mean(self) -> float:
  73         """Returns the mean (arithmetic mean) so far in O(1) time."""
  74
  75         count = len(self.lowers) + len(self.highers)
  76         return self.aggregate / count
  77
  78     def get_mode(self) -> Tuple[float, int]:
  79         """Returns the mode (most common member in the population)
  80         in O(n) time."""
  81
  82         count: Dict[float, int] = collections.defaultdict(int)
  83         for n in self.lowers:
  84             count[-n] += 1
  85         for n in self.highers:
  86             count[n] += 1
  87         return dict_utils.item_with_max_value(count)
  88
  89     def get_stdev(self) -> float:
  90         """Returns the stdev so far in O(n) time."""
  91
  92         mean = self.get_mean()
  93         variance = 0.0
  94         for n in self.lowers:
  95             n = -n
  96             variance += (n - mean) ** 2
  97         for n in self.highers:
  98             variance += (n - mean) ** 2
  99         count = len(self.lowers) + len(self.highers) - 1
 100         return math.sqrt(variance) / count
 101
 102     def _create_sorted_copy_if_needed(self, count: int):
 103         if not self.sorted_copy or count != len(self.sorted_copy):
 104             self.sorted_copy = []
 105             for x in self.lowers:
 106                 self.sorted_copy.append(-x)
 107             for x in self.highers:
 108                 self.sorted_copy.append(x)
 109             self.sorted_copy = sorted(self.sorted_copy)
 110
 111     def get_percentile(self, n: float) -> float:
 112         """Returns the number at approximately pn% (i.e. the nth percentile)
 113         of the distribution in O(n log n) time.  Not thread-safe;
 114         does caching across multiple calls without an invocation to
 115         add_number for perf reasons.
 116         """
 117         if n == 50:
 118             return self.get_median()
 119         count = len(self.lowers) + len(self.highers)
 120         self._create_sorted_copy_if_needed(count)
 121         assert self.sorted_copy
 122         index = round(count * (n / 100.0))
 123         assert 0 <= index < count
 124         return self.sorted_copy[index]
 125
 126
 127 def gcd_floats(a: float, b: float) -> float:
 128     """Returns the greatest common divisor of a and b."""
 129     if a < b:
 130         return gcd_floats(b, a)
 131
 132     # base case
 133     if abs(b) < 0.001:
 134         return a
 135     return gcd_floats(b, a - math.floor(a / b) * b)
 136
 137
 138 def gcd_float_sequence(lst: List[float]) -> float:
 139     """Returns the greatest common divisor of a list of floats."""
 140     if len(lst) <= 0:
 141         raise ValueError("Need at least one number")
 142     elif len(lst) == 1:
 143         return lst[0]
 144     assert len(lst) >= 2
 145     gcd = gcd_floats(lst[0], lst[1])
 146     for i in range(2, len(lst)):
 147         gcd = gcd_floats(gcd, lst[i])
 148     return gcd
 149
 150
 151 def truncate_float(n: float, decimals: int = 2):
 152     """Truncate a float to a particular number of decimals.
 153
 154     >>> truncate_float(3.1415927, 3)
 155     3.141
 156
 157     """
 158     assert 0 < decimals < 10
 159     multiplier = 10**decimals
 160     return int(n * multiplier) / multiplier
 161
 162
 163 def percentage_to_multiplier(percent: float) -> float:
 164     """Given a percentage (e.g. 155%), return a factor needed to scale a
 165     number by that percentage.
 166
 167     >>> percentage_to_multiplier(155)
 168     2.55
 169     >>> percentage_to_multiplier(45)
 170     1.45
 171     >>> percentage_to_multiplier(-25)
 172     0.75
 173     """
 174     multiplier = percent / 100
 175     multiplier += 1.0
 176     return multiplier
 177
 178
 179 def multiplier_to_percent(multiplier: float) -> float:
 180     """Convert a multiplicative factor into a percent change.
 181
 182     >>> multiplier_to_percent(0.75)
 183     -25.0
 184     >>> multiplier_to_percent(1.0)
 185     0.0
 186     >>> multiplier_to_percent(1.99)
 187     99.0
 188     """
 189     percent = multiplier
 190     if percent > 0.0:
 191         percent -= 1.0
 192     else:
 193         percent = 1.0 - percent
 194     percent *= 100.0
 195     return percent
 196
 197
 198 @functools.lru_cache(maxsize=1024, typed=True)
 199 def is_prime(n: int) -> bool:
 200     """
 201     Returns True if n is prime and False otherwise.  Obviously(?) very slow for
 202     very large input numbers.
 203
 204     >>> is_prime(13)
 205     True
 206     >>> is_prime(22)
 207     False
 208     >>> is_prime(51602981)
 209     True
 210     """
 211     if not isinstance(n, int):
 212         raise TypeError("argument passed to is_prime is not of 'int' type")
 213
 214     # Corner cases
 215     if n <= 1:
 216         return False
 217     if n <= 3:
 218         return True
 219
 220     # This is checked so that we can skip middle five numbers in below
 221     # loop
 222     if n % 2 == 0 or n % 3 == 0:
 223         return False
 224
 225     i = 5
 226     while i * i <= n:
 227         if n % i == 0 or n % (i + 2) == 0:
 228             return False
 229         i = i + 6
 230     return True
 231
 232
 233 if __name__ == '__main__':
 234     import doctest
 235
 236     doctest.testmod()