使用Prolog解析数值数据？

Question

我是prolog的新手，正在考虑将其用于小型数据分析应用程序。 这是我要完成的工作：

我有一个CSV文件，其中包含以下数据：

a,b,c
d,e,f
g,h,i
...

数据是纯数字的，我需要执行以下操作：首先，我需要根据以下方案对行进行分组：

那上面是怎么回事？

我从第一行开始，第一行的值为“ a”。 然后，我一直向下浏览各行，直到找到一行，其第一列中的值与“ a”相差一定量“ z”。 然后重复该过程，并在该过程完成后形成许多“组”。

对于这些组中的每一个，我想找到第二列和第三列的平均值（例如，对于上图中的第一组，第二列的平均值为：（b + e + h）/ 3）。

我很确定这可以在序言中完成。 但是，我有50,000多行数据，并且由于prolog是声明性的，因此我不确定prolog在完成上述任务方面的效率如何？

制定一个prolog程序来完成上述任务是否可行，从而使程序的效率不显着低于过程类似物？

Answer 1

该代码段可能是您的任务的起点

:- [library(dcg/basics)].

rownum(Z, AveList) :- phrase_from_file(row_scan(Z, [], [], AveList), 'numbers.txt').

row_scan(Z, Group, AveSoFar, AveList) -->
    number(A),",",number(B),",",number(C),"\n",
    { row_match(Z, A,B,C, Group,AveSoFar, Group1,AveUpdated) },
    row_scan(Z, Group1, AveUpdated, AveList).
row_scan(_Z, _Group, AveList, AveList) --> "\n";[].

% row_match(Z, A,B,C, Group,Ave, Group1,Ave1) 
row_match(_, A,B,C, [],Ave, [(A,B,C)],Ave).
row_match(Z, A,B,C, [H|T],Ave, Group1,Ave1) :-
    H = (F,_,_),
    (  A - F =:= Z
    -> aggregate_all(agg(count,sum(C2),sum(C3)),
        member((_,C2,C3), [(A,B,C), H|T]), agg(Count,T2,T3)),
       A2 is T2/Count, A3 is T3/Count,
       Group1 = [], Ave1 = [(A2,A3)|Ave]
    ;  Group1 = [H,(A,B,C)|T], Ave1 = Ave
    ).

用这个输入

1,2,3
4,5,6
7,8,9
10,2,3
40,5,6
70,8,9
16,0,0

产量

?- rownum(6,L).
L = [ (3.75, 4.5), (5, 6)]