<filename>src/shared.py
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

__author__ = 'esemi'

import numpy as np


def get_data():
    """Возвращает списки идентификаторов объектов и матрицу значений"""

    source = [row.strip().split(';') for row in file('products.csv')]
    names = [row[0].decode('UTF-8') for row in source[1:]]
    data = [map(float, row[1:]) for row in source[1:]]

    return names, norm(data)


def norm(data):
    """Нормирование данных"""

    matrix = np.array(data, 'f')
    len_val = len(matrix[1, :])

    for i in range(len_val):
        local_min = matrix[:, i].min()

        if local_min != 0.0:
            matrix[:, i] -= local_min

        local_max = matrix[:, i].max()
        if local_max != 0.0:
            matrix[:, i] /= local_max

    return matrix.tolist()

if __name__ == '__main__':
    get_data()
<filename>src/shared.py
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

__author__ = 'esemi'

import numpy as np


def get_data():
    """Возвращает списки идентификаторов объектов и матрицу значений"""

    source = [row.strip().split(';') for row in file('products.csv')]
    names = [row[0].decode('UTF-8') for row in source[1:]]
    data = [map(float, row[1:]) for row in source[1:]]

    return names, norm(data)


def norm(data):
    """Нормирование данных"""

    matrix = np.array(data, 'f')
    len_val = len(matrix[1, :])

    for i in range(len_val):
        local_min = matrix[:, i].min()

        if local_min != 0.0:
            matrix[:, i] -= local_min

        local_max = matrix[:, i].max()
        if local_max != 0.0:
            matrix[:, i] /= local_max

    return matrix.tolist()

if __name__ == '__main__':
    get_data()
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- Возвращает списки идентификаторов объектов и матрицу значений Нормирование данных