- En supposant que la table de recherche (efficacité) est triée de bas en haut sur la colonne IOUT
- En supposant que la table de recherche n'est pas vraiment grande. La méthodologie utilisée n'est pas très efficace.
Ce code devrait bien fonctionner
/* Open a sample data table */
//dt = Open( "C:\Users\Test\Sample data\Sample1.jmp" );
dt = Data Table( "Sample1" );
/* Add a column for the assignment */
dt << New Column( "Efficiency", Numeric );
/* Open a lookup table */
//lt = Open( "C:\Users\Test\Sample data\efficiency_0.7.jmp" );
lt = Data Table( "efficiency" );
/* Loop through each row of the original data table */
For( i = 1, i <= N Rows( dt ), i++,
// Find the row with the closest IOUT value below the data value
theLowRow = Max( lt << get rows where( lt:IOUT <= dt:data[i] ) );
// Get the IOUT value for theLowRow
low = lt:IOUT[theLowRow];
// Find the row with the closest IOUT value above the data value
theHighRow = Min( lt << get rows where( lt:IOUT >= dt:data[i] ) );
// Get the IOUT value for theLowRow
high = lt:IOUT[theHighRow];
// Find the closest of these two values and write the Efficiency value
If( Abs( low - dt:data[i] ) < Abs( high - dt:data[i] ),
dt:Efficiency[i] = lt:low[theLowRow],
dt:Efficiency[i] = lt:low[theHighRow]
);
/*/* Obtain a matrix contining the row number of the lookup table
where the current falls within the range */
lowRange = lt << Get Rows Where(
Column( lt, "IOUT" )[] < Column( dt, "data" )[i] &
Column( dt, "data" )[i] <= Column( lt, "IOUT" )[]
);
/* Extract the row number from the matrix */
r = lowRange[1];
/* Assign the efficiency value to the original data table */
Column( dt, "Efficiency" )[i] = Column( lt, "low" )[r];*/
);Cette réponse n'est pas une solution mais une suggestion sur la direction que vous pourriez prendre. Voir les fonctions matricielles JSL pour les mesures de distance. De même, vous pouvez utiliser une plateforme JMP basée sur la distance pour l'agglomération, comme le clustering ou la discrimination.