itertools

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我有这样的阵列， a = [3,2,5,7,4,5,6,3,8,4,5,7,8,9,5,7,8,4,9,7,6] ，我想做出比7小的值的列表（看起来像以下） b = [[3,2,5],[4,5,6,3],[4,5],[5],[4],[6]] 所以我用下面的方法， >>> from itertools import takewhile >>> a = [3,2,5,7,4,5,6,3,8,

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从itertools构建一个大的numpy数组产品

我想从itertools.product的结果构建一个numpy数组。我的第一种方法是简单的： from itertools import product import numpy as np max_init = 6 init_values = range(1, max_init + 1) repetitions = 12 result = np.array(list(produc

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如何跳过组合以猜测字符串（python）？

我有一个20字节的字符串，我从中取出5个四字节的数组（前四个字节=数组1等）。我必须通过一个特定的函数将每个数组转换为小数。这样，我将以5个整数结束。我必须添加这5个整数并达到一个特定的数字（4863101420）。你有什么想法如何猜测20个原始字符的一个可能的组合 - 经历分解成数组和解码为整数的过程 - 将加起来4863101420，而不经过类似itertools.combinatio

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Pycharm debuger disconects

您好我有四个方向列表和方法类似 directions = ["NORTH", "EAST", "SOUTH", "WEST"] def rotate_left(self): cycled = cycle(self.directions) current = dropwhile(lambda x: x != self.direction, cycled) self.d

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如何使用Python中的另一个类对象的功能创建一个类对象的实例？

我正在尝试使用ElementTree的iterparse功能来解析一个大的OpenStreetMap（OSM）XML文件。我试图将我的OSM文件及其元素定义为类对象，以帮助我进行后续分析。现在，我已经成功地定义一个OSM类： parse()使用发电机来iterparse OSM的文件。它产生elem（OpenStreetMap中的元素）。 reset()重置发生器以避免耗尽。 slice()使用

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pyspark数据帧与上一行的复杂计算

我正在使用Pyspark并试图弄清楚如何使用以前的列进行复杂计算。我认为通常有两种方法可以使用以前的列进行计算：Windows和mapwithPartition。我认为我的问题太复杂，无法通过windows解决，我想将结果视为一个判断行，而不是列。所以我试图使用mapwithpartition。我在这种语法方面遇到了麻烦。例如，这是一个粗略的代码草稿。 def change_dd(rows):

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可逆笛卡尔产品元素/索引转换函数

我遇到了一个问题，我需要识别在索引位置上找到的元素，而且反过来也就是从一系列元素的唯一组合中识别索引位置列表。我已经写了下面的代码执行任务相当不错： import numpy as np def index_from_combination(meta_list_shape, index_combination): list_product = np.prod(meta_list_s

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生成固定长度的所有排列，其中元素来自两个不同的集合

python itertools中是否有任何函数需要生成满足某些条件的所有数字排列。（A，B，C，d） a和d：来自set 1 = {1,2,3} b和c：来自set 2，其中元件的数量设定2是196. 排列需要与替换。所以A和B应该只值从1集B和C只能从集2.如何生成所有与该限制permutaitons取值我知道如何产生使用itertools进行置换以生成置换的置换。但我有问题，当谈到采取

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从列表，其中邻接装置相等的元素生成邻接矩阵

我有这样的列表： lst = [0, 1, 0, 5, 0, 1] 我要生成邻接矩阵： out = array([[ 1., 0., 1., 0., 1., 0.], [ 0., 1., 0., 0., 0., 1.], [ 1., 0., 1., 0., 1., 0.], [ 0., 0., 0., 1., 0., 0.], [ 1., 0.

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带有itertools count（）和groupby（）的lambda函数

有人可以解释groupby操作和this SO帖子上使用的lambda函数吗？ key=lambda k, line=count(): next(line) // chunk import tempfile from itertools import groupby, count temp_dir = tempfile.mkdtemp() def tempfile_split(filen