Мой алгоритм перемешивания дает сбой, когда испытаний больше, чем объектов

Я пытаюсь провести эксперимент, в котором папка сканируется на наличие изображений. Для каждого испытания отображается цель и несколько (7) изображений дистрактора. После этого в половине испытаний людям показывают целевое изображение, а в другой половине - изображение, которого не было на предыдущем дисплее.

Мой текущий код вроде работает, но только если испытаний меньше, чем объектов:

repeats = 20

# Scan dir for images
jpgs = []

for path, dirs, files in os.walk(directory):
    for f in files:
        if f.endswith('.jpg'):
            jpgs.append(f)

# Shuffle up jpgs
np.random.shuffle(jpgs)

# Create list with target and probe object, Half random, half identical
display = []
question = []
sameobject = []
position = np.repeat([0,1,2,3,4,5,6,7], repeats)
for x in range(1,(repeats*8)+1):
    display.append(jpgs[x])
    if x % 2 == 0:
        question.append(jpgs[-x])
        sameobject.append(0)
    else:
        question.append(jpgs[x])
        sameobject.append(1)

# Concatonate objects together
together = np.c_[display,question,position,sameobject] 
np.random.shuffle(together)

for x in together:
        # Shuffle and set image
        np.random.shuffle(jpgs)
        myList = [i for i in jpgs if i != together[trial,0]]
        myList = [i for i in myList if i != together[trial,1]]

        # Set correct image for target
        myList[int(together[trial,2])] = together[trial,0]

Прежде всего, я понимаю, что это ужасный код. Но он выполняет свою работу грубо. С 200 JPG и повторением 20 он работает. Если повторение установлено на 30, происходит сбой.

Вот пример с слишком большим повторением:

  File "H:\Code\Stims\BetaObjectPosition.py", line 214, in <module>
    display.append(jpgs[x])
IndexError: list index out of range

Есть ли способ обновить мой код таким образом, чтобы разрешить больше испытаний, в то время как все объекты используются как можно более равномерно (один объект не должен отображаться 3 раза, а другой отображается 0) в течение всего эксперимента?

Полный воспроизводимый пример

Бонусные баллы, если кто-то может увидеть очевидный способ сбалансировать способ выбора 7 отвлекающих изображений.

Спасибо, что нашли время прочитать это. Надеюсь, ты сможешь мне помочь.


python experimental-design psychopy
person Simon Hviid Del Pin    schedule 13.07.2018    source источник
comment
Вы разместили полный код для воспроизведения вашей проблемы? По крайней мере, импорт отсутствует. Очень помогает опубликовать минимальный, полный и проверяемый пример. Не могли бы вы также предоставить сообщение об ошибке, которое вы получаете?   -  person Viktor Seifert    schedule 13.07.2018
comment
Как я понимаю: вы хотите использовать jpeg-изображения в случайном порядке. Если повторов больше, чем изображений, изображения следует использовать повторно, но перемешать по-другому. Это верно?   -  person Viktor Seifert    schedule 13.07.2018
comment
@ViktorSeifert благодарим за отзыв. Да, похоже, вы правильно поняли. Я добавил ошибку и посмотрю, смогу ли я сделать код воспроизводимым, если он все еще понадобится.   -  person Simon Hviid Del Pin    schedule 13.07.2018

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Решение, которое меньше всего изменяет ваш код, должно заключаться в изменении каждого вызова jpgs[x] на jpgs[x % len(jpgs)] 1. Это должно избавить от IndexError; он в основном оборачивает индекс списка «по краям», чтобы он никогда не был слишком большим. Хотя я не уверен, как он будет взаимодействовать с вызовом jpgs[-x].

Альтернативой может быть реализация класса, который производит более длинную последовательность объектов из более короткой. Пример:

from random import shuffle


class InfiniteRepeatingSequence(object):
  def __init__(self, source_list):
      self._source = source_list
      self._current = []

  def next(self):
      if len(self._current) == 0:
          # copy the source
          self._current = self._source[:]

          shuffle(self._current)

      # get and remove an item from a list
      return self._current.pop()

Этот класс повторяет список до бесконечности. Он обязательно использует каждый элемент один раз перед повторным использованием списка. Его легко превратить в итератор (попробуйте заменить next на __next__). Но будьте осторожны, поскольку приведенный выше класс создает бесконечную последовательность элементов.

1 См. «Как% работает в Python?» для объяснения оператора по модулю.

Изменить: добавлена ​​ссылка на вопрос по модулю.

person Viktor Seifert    schedule 13.07.2018
comment
Спасибо за отзыв, Виктор. Ваше решение с использованием jpgs [x% len (jpgs)] ПОЧТИ именно то, на что я надеялся. Проблема в том, что он дает несколько ошибок с вызовом jpgs [-x], как вы и опасались. Я добавил несколько строк внизу своего кода, и с 200 изображениями в моем каталоге он постоянно дает мне 3 ошибки с 40 повторениями. Я посмотрю, смогу ли я решить этот вопрос сам, но, конечно, очень приветствую ваш вклад :) pastebin.com/nzv3psje - person Simon Hviid Del Pin; 16.07.2018