itertools

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import itertools printable = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxz' all_possibilites = ([''.join(i) for i in itertools.product(printable, repeat = 3)]) comparison = ['zd'] if comparison in all_possibilities:

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链接列表是否提供任何好处？

正如我对它的理解一样，itertools.chain.from_iterable用于组合两个或更多返回iterables的东西，即使用yield关键字的东西，并且在使用时它们具有内存效率。我有这个代码，我试图破译。其他人写了它。 all_rows = [] with open(__file__, 'rt') as reader: for row in reader: al

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Python itertools ID字段的计数或组合

在Python 2.7中使用itertools，如何表示代码的哪些部分（在链接中突出显示）应该重复？另外，计数迭代器或组合迭代器对于这种情况更好吗？我列出了ArcGIS中使用ID（numID）和引用字段的数量（使用arcpy）来创建新类型的ID。目标是缩短代码，现在列出每个numIDs和行[x] =“...-（01）”。这是代码，为此，我试图写和迭代器： if numIDs == "1":

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迭代列表，字典等的组合调用的函数递归

我给出如下定义的函数： def func(dframe, string1, str2, timedel1, bool1, dict1, dict2): ... 我想与下面的输入反复调用这个函数： dframe = dframe string1 = 'Cars' str2_list = ['Mercedes', 'BMW', ...] timedelArg_list =

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排序和按同一键一次

我想组的URL列表，其TLDs 我的代码如下所示： from itertools import groupby from tldextract import extract urls = sorted(urls, key=lambda x: extract(x).suffix) grouped_urls = groupby(urls, key=lambda x: extract(x).su

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什么是迭代通过一个numpy数组最快的方法

我注意到通过“直接”迭代通过numpy数组迭代通过tolist方法迭代之间有意义的区别。见下面定时：直接 [i for i in np.arange(10000000)] 经由tolist [i for i in np.arange(10000000).tolist()] 考虑到我发现了一种更快的方法。我想问问还有什么可以让它变得更快？什么是最快的方式来遍历一个numpy数组？

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生成等于计数的最小值和最大值之间的数字

我有一个最小值和最大值，我想在它们之间生成一个数字列表，以便所有数字都有相同的计数。那里有一个numpy功能或任何功能吗？实施例：GenerateNums（开始= 1，停止= 5，NUMS = 10）预期输出：[1,1,2,2,3,3,4,4,5,5-]即，每个数量几乎相等。

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如何创建一个唯一的ID列给定一个有序的数值序列？

我与具有以下结构的大数据帧列工作：在： df1 = pd.DataFrame({'A': [0,0,0,1,2,0,1,0,1,2,3,4,5,6,7]}) 日期： A 0 0 1 0 2 0 3 1 4 2 5 0 6 1 7 0 8 1 9 2 10 3 11 4 12 5 13 6 14 7 正如你所看到的，A是从0到一个有序序列ñ。这代表我的数据中的

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Python的组和总和

我有元组的列表： Listoftuples=[ (0.021892733407683305, 0.14887058717224647, 4.573173081530965, 0.04619366749021177, u'0102'), (0.08416364174734663, 0.8500527816482009, 23.649983331004403, 0.0, u'010

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在Python中使用常数和迭代索引

我正在使用多项式，并且必须执行一些操作，其中我的循环变量的总和低于某些常数d。现在我有 for i in range(0, d): for j in range(i, d): for k in range(j, d): 这似乎有点难看给我。是否有一些函数，大概在itertools，允许我迭代for i, j, k in foo(d)？