我有一个商店，里面有元素。每个项目要么是一个组件(它是原子的)，要么是由各种组件(但绝不是2个或更多相同组件)组成的产品。现在，当我想从商店取货时，有多种情况:商店包含必要数量的产品。商店包含我可以组装产品的组件。该商店包含与所需产品共享组件的产品。我可以拆卸它们并组装所需的元素。以上任意组合。到目前为止，您可以在下面看到我的代码(getAssemblyPath)。如果可能，它确实找到了组装所需元素的方法，但它没有优化组装路径。我想通过两种方式优化路径:首先，选择组装/拆卸操作次数最少的路径。其次，如果有多种这样的路径，选择在商店中留下最少拆卸组件的路径。现在，我完全不知道如何完成这个

我正在尝试使用scipy.optimize包来优化离散优化问题(全局优化)。根据文档，在scipy.optimize.anneal中实现的模拟退火应该是一个不错的选择。但我不确定如何强制优化器只搜索搜索空间的整数值。有人可以帮忙吗？一个说明性的例子:f(x1,x2)=(1-0.4*x1)^2+100*(0.6*x2-0.4*x1^2)^2其中，$x1,x2\inI$ 最佳答案 我检查了scipy.optimize.anneal，但看不到使用离散值的方法。自己实现它的方法是创建一个自定义的“移动”函数，但是您必须指定时间表(通过字符串

我有一个函数compare_images(k,a,b)比较两个二维数组a和b在函数内部，我将sigma=k的gaussian_filter应用到a我的想法是估计我必须多少平滑图像a以使其与图像b相似问题是我的函数compare_images只会在k变化超过0.5时返回不同的值，如果我这样做fmin(compare_images,init_guess,(a,b)它通常卡在init_guess值上。我认为问题是fmin(和minimize)往往从非常小的步骤开始，在我的例子中，这将为重现完全相同的返回值compare_images，所以该方法认为它已经找到了最小值。它只会尝试几次。有没有办

我正在学习使用scipy.optimize.minimize优化多元约束非线性问题，但收到了奇怪的结果。我的问题:minimizeobjfunobjfunx*yconstraints0我的代码:fromscipyimportoptimizedeffunc(x):returnx[0]*x[1]bnds=((0,100),(0,5))cons=({'type':'eq','fun':lambdax:x[0]+x[1]-5})x0=[0,0]res=optimize.minimize(func,x0,method='SLSQP',bounds=bnds,constraints=cons)收到

我在PLY中使用一个相当简单的解析器，我的规则之一采用以下形式:defp_things(p):'''things:thingthingsthings:thing'''p[0]=[p[1]]iflen(p)==3:p[0]+=p[2]输入文件通常是thing的简单列表，因此解析本身并不复杂。然而，我的一些输入文件非常大(经常超过100,000行，在极端情况下超过1,000,000行)。在分析中(通过cProfileandpstats)，大部分运行时间被重复调用p_things占用-大概是对things列表中的每个项目调用一次。有没有办法减少这个时间，或者有更有效的方法来构建这个规则？到目

TLDR:在cython中，为什么(或何时？)遍历numpy数组比遍历python列表更快？一般来说:我以前使用过Cython，并且能够比naivepythonimpl获得巨大的速度提升'，然而，弄清楚到底需要做什么似乎并不简单。考虑以下3个sum()函数的实现。它们驻留在一个名为“cy”的cython文件中(显然，有np.sum()，但这不是我的观点..)朴素的python:defsum_naive(A):s=0forainA:s+=areturns带有期望python列表的函数的Cython:defsum_list(A):cdefunsignedlongs=0forainA:s+=

假设我有一个包含很多被乘数(小表达式)的乘法表达式expression=a*b*c*d*....*w例如c是(x-1)，d是(y**2-16)，k是(xy-60).....x,y是数字我知道c、d、k、j可能为零我编写表达式的顺序对于更快的评估是否重要？是写cdkj....*w更好，还是不管我写的顺序如何，python都会评估所有表达式？ 最佳答案 Pythonv2.6.5不检查零值。deffoo():a=1b=2c=0returna*b*c>>>importdis>>>dis.dis(foo)20LOAD_CONST1(1)3ST

我想添加数千个4D数组元素并考虑nans。一个使用一维数组的简单示例是:X=array([4,7,89,nan,89,65,nan])Y=array([0,5,4,9,8,100,nan])z=X+Yprintz=array([4,12,93,9,97,165,nan])我已经为此编写了一个简单的for循环，但它需要很长时间-不是一个明智的解决方案。另一种解决方案可能是创建更大的阵列并使用瓶颈nansum，但这会占用我的笔记本电脑太多内存。我需要超过11000个案例的运行总和。有没有人有聪明而快速的方法来做到这一点？ 最佳答案 这是

我有这个Python代码来执行此操作:fromstructimportpackas_packdefpackl(lnum,pad=1):iflnum0:l.append(lnum&0xffffffffffffffffL)count+=1lnum>>=64ifcount=8:lens=8*count%padpad=((lens!=0)and(pad-lens))or0l.append('>'+'x'*pad+'Q'*count)l.reverse()return_pack(*l)else:l.append('>'+'Q'*count)l.reverse()s=_pack(*l).lstri

我想“剪切”一个numpy数组。我不确定我是否正确使用了“剪切”一词；通过剪切，我的意思是:将第一列移动0位将第二列移动一位将第三列移动2位等等……所以这个数组:array([[11,12,13],[17,18,19],[35,36,37]])会变成这个数组:array([[11,36,19],[17,12,37],[35,18,13]])或者像这样的数组:array([[11,0,0],[17,12,0],[35,18,13]])取决于我们如何处理边缘。我对边缘行为并不太在意。这是我尝试执行此操作的函数:importnumpydefshear(a,strength=1,shift_a