# Context: 機械学習データ前処理パイプライン
# - データ形式: CSV, 10万行, 50カラム
# - 目標: 欠損値処理, 正規化, 特徴量選択
# - 制約: pandas使用, メモリ効率重視
# - 性能要件: 効率的なアルゴリズムを使用（最終的に30秒以内での完了を目標）

def preprocess_data(df):
    # Logic: 以下の順序で処理
    # 1. 欠損値の確認と処理方針決定
    # 2. データ型の最適化
    # 3. 数値列の正規化
    # 4. カテゴリ列のエンコーディング
    
    # Example: 期待する処理フロー
    # df -> 欠損値処理 -> 正規化 -> エンコーディング -> return processed_df
    
    # Action: 上記の要件でコード生成
    # ここにCopilotがコードを生成

# Calculate the accuracy of predictions compared to true labels
# Handle multi-class classification
# Return percentage between 0 and 100
def calculate_accuracy(predictions, labels):
    # Copilotが以下を生成
    correct = (predictions == labels).sum().item()
    total = labels.size(0)
    accuracy = (correct / total) * 100
    return accuracy

# Neural network for image classification
# - Convolutional layers with batch normalization
# - Dropout for regularization  
# - Support variable input sizes
# - Return logits for multiple classes
class ImageClassifier(nn.Module):
    # Copilotが適切なアーキテクチャを生成

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import transforms

# 既存のインポートからPyTorchプロジェクトと認識
# データ拡張関数を書き始めると...
def get_train_transform():
    # Copilotが torchvision.transforms を使った実装を提案

# 変数名が明確だと適切な提案
model_checkpoint_path = "models/best_model.pth"
# 次の行で model.load_state_dict を提案

batch_size = 32
learning_rate = 0.001
# 次の行で optimizer 定義を提案

# 最初のテストケースを書く
def test_add():
    assert add(2, 3) == 5
    assert add(-1, 1) == 0
    assert add(0, 0) == 0

# 次の関数名を入力すると
def test_subtract():
    # Copilotが同様のパターンでテストケースを生成

# Good: 明確な変数名
user_authentication_token = generate_token()
image_preprocessing_pipeline = create_pipeline()

# Bad: 曖昧な変数名
token = generate()
pipeline = create()

# Step 1: 関数シグネチャとdocstring
def train_model(model, train_loader, val_loader, epochs, learning_rate):
    """
    Train a PyTorch model with validation.
    
    Args:
        model: PyTorch model
        train_loader: DataLoader for training
        val_loader: DataLoader for validation  
        epochs: Number of training epochs
        learning_rate: Learning rate for optimizer
        
    Returns:
        Dictionary with training history
    """
    # Step 2: Copilotに実装を生成させる

# 自分で書いたコード
def process_batch(batch):
    images, labels = batch
    images = images.cuda()
    labels = labels.cuda()
    return images, labels

# Copilotの提案を参考に改善
def process_batch(batch, device=None):
    if device is None:
        device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    images, labels = batch
    return images.to(device), labels.to(device)

# Type: "class DataAugmentation" and let Copilot generate
class DataAugmentation:
    def __init__(self, rotation_range=15, zoom_range=0.1, 
                 horizontal_flip=True, vertical_flip=False):
        self.rotation_range = rotation_range
        self.zoom_range = zoom_range
        self.horizontal_flip = horizontal_flip
        self.vertical_flip = vertical_flip
    
    def apply(self, image):
        # Copilotが各拡張の実装を提案

# argparseの設定
def parse_arguments():
    # "parser = argparse.ArgumentParser" と入力すると
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Train image classifier')
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=32,
                       help='input batch size for training')
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100,
                       help='number of epochs to train')
    parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.001,
                       help='learning rate')
    # Copilotが一般的な引数を提案

# Generate a function that:
# 1. Loads a pre-trained ResNet50 model
# 2. Replaces the final layer for 10 classes
# 3. Freezes all layers except the last two
# 4. Returns the modified model
def create_transfer_learning_model(num_classes=10):
    # Copilotが要件に従った実装を生成

# Implement binary search for sorted array
# Return index if found, -1 if not found
# Handle edge cases: empty array, single element
def binary_search(arr, target):
    # Copilotが効率的な二分探索を実装

# Python implementation
def calculate_iou(box1, box2):
    """Calculate Intersection over Union"""
    x1 = max(box1[0], box2[0])
    y1 = max(box1[1], box2[1])
    x2 = min(box1[2], box2[2])
    y2 = min(box1[3], box2[3])
    
    intersection = max(0, x2 - x1) * max(0, y2 - y1)
    area1 = (box1[2] - box1[0]) * (box1[3] - box1[1])
    area2 = (box2[2] - box2[0]) * (box2[3] - box2[1])
    union = area1 + area2 - intersection
    
    return intersection / union if union > 0 else 0

// JavaScript version - Copilotが変換を支援
function calculateIoU(box1, box2) {
    // Similar implementation in JavaScript
}

# 避けるべき例
api_key = "sk-1234567890abcdef"  # 実際のAPIキー
database_password = "actualPassword123"  # 実際のパスワード

# 推奨される例
api_key = os.environ.get('API_KEY')
database_password = config.get('db_password')

# Copilotが生成したコード例
def divide_arrays(arr1, arr2):
    return arr1 / arr2  # 潜在的な問題: ゼロ除算

# レビュー後の改善
def divide_arrays(arr1, arr2):
    if np.any(arr2 == 0):
        raise ValueError("Division by zero encountered")
    return np.divide(arr1, arr2, where=arr2!=0, out=np.zeros_like(arr1))