itertools

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我有這樣的陣列， 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（看起來像以下） 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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從itertools構建一個大的numpy數組產品

我想從itertools.product的結果構建一個numpy數組。我的第一種方法是簡單的： 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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如何跳過組合以猜測字符串（python）？

我有一個20字節的字符串，我從中取出5個四字節的數組（前四個字節=數組1等）。我必須通過一個特定的函數將每個數組轉換爲小數。這樣，我將以5個整數結束。我必須添加這5個整數並達到一個特定的數字（4863101420）。你有什麼想法如何猜測20個原始字符的一個可能的組合 - 經歷分解成數組和解碼爲整數的過程 - 將加起來4863101420，而不經過類似itertools.combinatio

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Pycharm debuger disconects

您好我有四個方向列表和方法類似 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中的另一個類對象的功能創建一個類對象的實例？

我正在嘗試使用ElementTree的iterparse功能來解析一個大的OpenStreetMap（OSM）XML文件。我試圖將我的OSM文件及其元素定義爲類對象，以幫助我進行後續分析。現在，我已經成功地定義一個OSM類： parse()使用發電機來iterparse OSM的文件。它產生elem（OpenStreetMap中的元素）。 reset()重置發生器以避免耗盡。 slice()使用

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pyspark數據幀與上一行的複雜計算

我正在使用Pyspark並試圖弄清楚如何使用以前的列進行復雜計算。我認爲通常有兩種方法可以使用以前的列進行計算：Windows和mapwithPartition。我認爲我的問題太複雜，無法通過windows解決，我想將結果視爲一個判斷行，而不是列。所以我試圖使用mapwithpartition。我在這種語法方面遇到了麻煩。例如，這是一個粗略的代碼草稿。 def change_dd(rows):

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可逆笛卡爾產品元素/索引轉換函數

我遇到了一個問題，我需要識別在索引位置上找到的元素，而且反過來也就是從一系列元素的唯一組合中識別索引位置列表。我已經寫了下面的代碼執行任務相當不錯： import numpy as np def index_from_combination(meta_list_shape, index_combination): list_product = np.prod(meta_list_s

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生成固定長度的所有排列，其中元素來自兩個不同的集合

python itertools中是否有任何函數需要生成滿足某些條件的所有數字排列。（A，B，C，d） a和d：來自set 1 = {1,2,3} b和c：來自set 2，其中元件的數量設定2是196. 排列需要與替換。所以A和B應該只值從1集B和C只能從集2.如何生成所有與該限制permutaitons取值我知道如何產生使用itertools進行置換以生成置換的置換。但我有問題，當談到採取

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從列表，其中鄰接裝置相等的元素生成鄰接矩陣

我有這樣的列表： lst = [0, 1, 0, 5, 0, 1] 我要生成鄰接矩陣： 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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帶有itertools count（）和groupby（）的lambda函數

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