मॉडल
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
व्याख्या को अंकगणित से बाहर रखते हुए gini_fraction.py को परिभाषित संकेंद्रण गणना की तरह देखें।
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।
बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।
from fractions import Fraction
def gini_fraction(values):
if type(values) is not list or not 1 <= len(values) <= 4096 or any(type(x) is not int or not 0 <= x <= 10**9 for x in values):
raise ValueError("gini.values")
total, n = sum(values), len(values)
if total == 0:
return Fraction(0, 1)
numerator = sum((2*i-n-1)*value for i, value in enumerate(sorted(values), 1))
return Fraction(numerator, n*total)