我的函数创建了一个生成器链:defbar(num):importitertoolssome_sequence=(x*1.5forxinrange(num))some_other_sequence=(x*2.6forxinrange(num))chained=itertools.chain(some_sequence,some_other_sequence)returnchained我的函数有时需要以相反的顺序返回chained。从概念上讲，以下是我希望能够执行的操作:ifnum不幸的是:>>>reversed(chained)TypeError:argumenttoreversed()
我没有得到我应该从标题中的那个函数获得的结果数量，所以我希望得到你的帮助。查看文档http://docs.python.org/library/itertools.html#itertools.combinations结果的数量应该是Thenumberofitemsreturnedisn!/r!/(n-r)!when0n.它适用于那里的例子combinations('ABCD',2)-->ABACADBCBDCD因为n!/r!/(n-r)!=4!/2!/2!=6但如果我尝试combinations('ABCDEF',3)-->ABACADAEAFBCBDBEBFCDCECFDEDFEF
我正在尝试使用Python的itertools模块来加速三重嵌套for循环。下面的测试代码将标准的三重嵌套循环与itertools的乘积方法和输出进行了比较:嵌套循环时间=2.35023秒Itertools循环时间=2.67766秒我错过了什么吗？importnumpyimportitertoolsimporttimen=128a=numpy.arange(n**3).reshape((n,n,n))b=numpy.zeros((n,n,n))c=numpy.zeros((n,n,n))t=time.time()foriinrange(n):forjinrange(n):forkinr
我有一个256x256x256Numpy数组，其中每个元素都是一个矩阵。我需要对这些矩阵中的每一个进行一些计算，并且我想使用multiprocessing模块来加快速度。这些计算的结果必须像原来的那样存储在256x256x256数组中，这样元素[i,j,k]处的矩阵结果必须将原始数组中的元素放入新数组的[i,j,k]元素中。为了做到这一点，我想制作一个列表，它可以用伪方式编写为[array[i,j,k],(i,j,k)]和将其传递给要“多处理”的函数。假设matrices是从原始数组中提取的所有矩阵的列表，myfunc是执行计算的函数，代码看起来有点像这样:importmultipro
我想通过迭代器重复(N次)遍历列表，以免在内存中实际存储列表的N个副本。是否有一种内置或优雅的方法可以在不编写我自己的生成器的情况下执行此操作？理想情况下，itertools.cycle(my_list)会有第二个参数来限制它循环的次数……唉，没有这样的运气。 最佳答案 importitertoolsitertools.chain.from_iterable(itertools.repeat([1,2,3],5))Itertools是一个很棒的库。:) 关于python-有没有一种优雅的
我有一个服务器列表。每个服务器上都有一个名称列表。示例:server1=['a','b','c']server2=['d','e','f']server3=['g','h','i']我想迭代每个服务器名称而不是每个服务器。例如，在server1中选择'a'后，移动到'd'(不是'b')并很快。如果我要使用itertools.cycle()，我是否必须创建要循环的服务器列表？我的预期结果是['a','d','g','b','e','h','c','f','i']。你能给我一个关于如何在多个列表中循环的简单例子吗？ 最佳答案 我们也可以
在我看来，itertools模块中的许多函数都有更简单的等价物。例如，据我所知，itertools.islice(range(10),2,5)与range(10)[2:5]做同样的事情>和itertools.chain([1,2,3],[4,5,6])与[1,2,3]+[4,5,6]。主要文档页面提到了速度优势，但除此之外还有选择itertools的任何理由吗？ 最佳答案 针对您提出的两个示例:importitertoolsdata1=range(10)#ThiscreatesaNEWlistdata1[2:5]#Thiscreat
在我看来，itertools模块中的许多函数都有更简单的等价物。例如，据我所知，itertools.islice(range(10),2,5)与range(10)[2:5]做同样的事情>和itertools.chain([1,2,3],[4,5,6])与[1,2,3]+[4,5,6]。主要文档页面提到了速度优势，但除此之外还有选择itertools的任何理由吗？ 最佳答案 针对您提出的两个示例:importitertoolsdata1=range(10)#ThiscreatesaNEWlistdata1[2:5]#Thiscreat
我想实现itertools.combinations对于NumPy。基于thisdiscussion，我有一个适用于一维输入的函数:defcombs(a,r):"""Returnsuccessiver-lengthcombinationsofelementsinthearraya.Shouldproducethesameoutputasarray(list(combinations(a,r))),butfaster."""a=asarray(a)dt=dtype([('',a.dtype)]*r)b=fromiter(combinations(a,r),dt)returnb.view(
我想实现itertools.combinations对于NumPy。基于thisdiscussion，我有一个适用于一维输入的函数:defcombs(a,r):"""Returnsuccessiver-lengthcombinationsofelementsinthearraya.Shouldproducethesameoutputasarray(list(combinations(a,r))),butfaster."""a=asarray(a)dt=dtype([('',a.dtype)]*r)b=fromiter(combinations(a,r),dt)returnb.view(
