From: MASAKI Yuhsuke <reasonset@...>
Date: 2015-02-03T16:24:20+09:00
Subject: [ruby-list:50075] Re: def文だけでは邪道でしょうか？

こんにちは、正木です。

お話が正確に理解できませんが、ファイルにメソッド定義だけを記述し、
それをロードすることを指しているのでしょうか？

ソースコードがないためどのような内容か推測するのも困難ですが、
非常にVBっぽいコードだなぁ、という印象は受けました。

複数のファイルに分割する必然性はあるのでしょうか？
特に分割する必要がないのであれば、例えば

class Analysis
  def item_dsp(mat)
    ...
    mat
  end

  def similar_coeff(mat)
    ...
    mat
  end

  ...

  def initialize
    puts "csvファイル名を入力してください"
  end
end

Analysis.new

というのがRuby的かなぁ、とは思います。

You wrote:
> 初めまして。秋山　好一と申します、よろしくお願いします。
> ruby初心者です。たのしいrubyのはずが、全般的な理解はほとんど出来ていません。
> 配列クラスに関心をもち、エクセルvbaでの経験から、ファジィ数値データ処理 
> をやり始めました。
> 配列の部分を集中的に学習しました。これが功を奏したのか、たのしいrubyに変 
> 化しつつありますが、この先は自信がありません？
> 
> 質問事項は、def文の連続というパターンは、rubyでは何か不自然/
> 邪道なのでしょうか？ということです。
> その他、雑誌等に投稿するときは、ユーザインターフェイス（例えば'Tk'などを 
> 使用して）作成する必要があるのでしょうか？
> 
> 類似関係（ファジィ同値関係）分析の一例を以下に示しておきます。使用した 
> rubyのバージョンは２．０です
> window7とUbuntuで、動作を確認しています。
> 
> ①csv形式で、分析データを作成しておきます。
> ②def文で、データを読み取ります。
> ③def文で、類似度係数行列を作成します。
> ④def文で、推移性行列を作成します。
> ⑤def文で、類似関係（ファジィ同値関係）を表示します。
> 
> 上記プログラムの概要と実行結果は以下の通りです。
> 項目A,B,C,Dで、(A-C) ,(B-D)がクラスターを形成する例です。
> 
> # encoding: utf-8
> require "csv"
> require "./read-csv.rb"
> require "./item-disp.rb"
> require "./data-disp.rb"
> require "./similar-coeff.rb"
>   require "./max-trans.rb"
>   require "./cluster-pat.rb"
> #-----------main---------------------------
> puts "csvファイル名を入力してください"
> sd = STDIN.gets.chomp mat = read_csv(sd)
> puts "読み取ったデータ"
> mat = item_disp(mat) mat = data_disp(mat)
> puts "類似度係数行列"
> mat = item_disp(mat)
> mat = similar_coeff(mat)
> puts "最大法推移性行列"
> mat = item_disp(mat)
> mat = max_trans(mat)
> puts "パターン識別行列"
> mat = cluster_pat(mat)
> 
> 
> A,B,C,Dのクイズに対して、１は正答、０は誤答と考えてください
> 実行結果はつぎの通りです。
> 読み取ったデータ
>   [A]    [B]    [C]    [D]
> 1.00   1.00   1.00   0.00
> 0.00   1.00   0.00   0.00
> 1.00   1.00   1.00   1.00
> 1.00   1.00   0.00   1.00
> 0.00   1.00   0.00   1.00
> 1.00   0.00   1.00   0.00
> 1.00   1.00   1.00   0.00
> 1.00   0.00   1.00   0.00
> 1.00   1.00   0.00   0.00
> 1.00   0.00   1.00   0.00
> 
> 類似度係数行列
>   [A]    [B]    [C]    [D]
> 1.00   0.50   0.80   0.30
> 0.50   1.00   0.30   0.60
> 0.80   0.30   1.00   0.30
> 0.30   0.60   0.30   1.00
> 
> 最大法推移性行列
>   [A]    [B]    [C]    [D]
> 1.00   0.50   0.80   0.50
> 0.50   1.00   0.50   0.60
> 0.80   0.50   1.00   0.50
> 0.50   0.60   0.50   1.00
> 
> パターン識別行列
> 1回目 識別レベル 1.00
> [A]  [B]  [C]  [D]
>   1    0    0    0
>   0    1    0    0
>   0    0    1    0
>   0    0    0    1
> 2回目 識別レベル 0.80
> [A]  [B]  [C]  [D]
>   1    0    1    0
>   0    1    0    0
>   1    0    1    0
>   0    0    0    1
> ["A", "C"]
> 3回目 識別レベル 0.60
> [A]  [B]  [C]  [D]
>   1    0    1    0
>   0    1    0    1
>   1    0    1    0
>   0    1    0    1
> ["A", "C"]
> ["B", "D"]
> 4回目 識別レベル 0.50
> [A]  [B]  [C]  [D]
>   1    1    1    1
>   1    1    1    1
>   1    1    1    1
>   1    1    1    1
> ["A", "B", "C", "D"]


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