product 用于求多个可迭代对象的笛卡尔积(Cartesian Product),它跟嵌套的 for 循环等价.即: product(A, B) 和 ((x,y) for x in A for y in B)一样. 它的一般使用形式如下: itertools.product(*iterables, repeat=1) iterables是可迭代对象,repeat指定iterable重复几次,即: product(A,repeat=3)等价于product(A,A,A) 大概的实现逻辑如下(真

1. itertools.product  进行数据的多种组合 intertools.product(range(0, 1), range(0, 1))  组合的情况[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1] 2. confusion_matrix(test_y, pred_y)  # 构造混淆矩阵 混淆矩阵是TP(正的预测成正的), FP(正的预测成负的), TN(负的预测成负的), FN(负的预测成正的) 从混淆矩阵中,我们可以很清楚的看出这个信息,这是一个信用欺诈的案例,

#python 3.6 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'BH8ANK' import itertools color = [ 'red', 'green', 'blue', 'white' ] target = [ 'bike', 'pencil', 'desk', 'gun', 'car' ] type = [ 'big', 'small' ] data_source = itertools.product(

[问题] 目前有一字符串s = "['a', 'b'],['c', 'd']",想把它分开成为两个列表: list1 = ['a', 'b'] list2 = ['c', 'd'] 之后使用itertools.product()求笛卡尔积,应该写成: for i in itertools.product(list1, list2): print i 结果为: ('a', 'c') ('a', 'd') ('b', 'c') ('b', 'd') 然而使用eval(s)获得的是一个元组.

例子1:import itertoolsa = itertools.product([1,2,3],[100,200])print(a)for item in itertools.product([1,2,3],[100,200]): print(item)输出如下: <itertools.product object at 0x000001DC4A92B828>(1, 100)(1, 200)(2, 100)(2, 200)(3, 100)(3, 200) 例子2: vp_pairs = i

leetcode上做提示时候看到有高人用这个方法解题 [问题] 目前有一字符串s = "['a', 'b'],['c', 'd']",想把它分开成为两个列表: list1 = ['a', 'b'] list2 = ['c', 'd'] 之后使用itertools.product()求笛卡尔积,应该写成: 1 for i in itertools.product(list1, list2): 2 print i 结果为: ('a', 'c') ('a', 'd') ('b', 'c')

[转载]源博客 product 用于求多个可迭代对象的笛卡尔积(Cartesian Product),它跟嵌套的 for 循环等价.即: product(A, B) 和 ((x,y) for x in A for y in B)的效果是一样的. 使用形式如下: itertools.product(*iterables, repeat=1) iterables 是可迭代对象, repeat指定 iterable 重复几次,即: product(A,repeat=3)等价于product(A,A,A

itertools模块中的product方法 itertools.product(*iterables[, repeat]) 笛卡尔积 创建一个迭代器,生成表示item1,item2等中的项目的笛卡尔积的元组,repeat是一个关键字参数,指定重复生成序列的次数. 代码如下: def product(*args, **kwds): # product('ABCD', 'xy') --> Ax Ay Bx By Cx Cy Dx Dy # product(range(2), repeat=3) -

简介 官方描述:Functional tools for creating and using iterators.即用于创建高效迭代器的函数. itertools.chain(*iterable) 将多个序列作为一个单独的序列返回. 例如: import itertools for each in itertools.chain('i', 'love', 'python'): print each 输出: i l o v e p y t h o n itertools.combinations

Infinite Iterators: Iterator Arguments Results Example count() start, [step] start, start+step, start+2*step, ... count(10) --> 10 11 12 13 14 ... cycle() p p0, p1, ... plast, p0, p1, ... cycle('ABCD') --> A B C D A B C D ... repeat() elem [,n] elem

这篇是看wklken的<Python进阶-Itertools模块小结> 学习itertools模块的学习笔记 在看itertools中各函数的源代码时,刚开始还比较轻松,但后面看起来就比较费劲... 1.itertools.count(start=0,step=1) 此函数用来创建一个迭代器,生成从n开始的连续整数,如果忽略n,则从0开始计算 如果超出了sys.maxint,计数器将溢出并继续行-sys.maxint-1开始计算 定义: def count(start=0, step=1):

PYTHON-进阶-ITERTOOLS模块小结 这货很强大, 必须掌握 文档 链接 pymotw 链接 基本是基于文档的翻译和补充,相当于翻译了 itertools用于高效循环的迭代函数集合 组成 总体,整体了解 无限迭代器 迭代器 参数 结果 例子 count() start, [step] start, start+step, start+2*step, ... count(10) --> 10 11 12 13 14 ... cycle() p p0, p1, ... plast, p0,

■itertools 利用python的itertools可以轻松地进行排列组合运算 itertools的方法基本上都返回迭代器 比如 •itertools.combinations('abcd',2) 这个方法从序列abcd中任选两个进行组合,返回一个迭代器,以tuple的形式输出所有组合,如('a','b'),('a','c')....等等.总共是C24 =6种组合 •itertools.permutations('abc',2) 和combinations类似,为排序,输出的迭代器,里面内

https://docs.python.org/3.6/library/itertools.html 一无限迭代器: Iterator Arguments Results Example count() start, [step] start, start+step, start+2*step, ... count(10) --> 10 11 12 13 14 ... cycle() p p0, p1, ... plast, p0, p1, ... cycle('ABCD') --> A B 

1. 参考 几个有用的python函数 (笛卡尔积, 排列, 组合) 9.7. itertools — Functions creating iterators for efficient looping 2. 代码 # 有序排列permutations A. # 不放回抽球两次,r参数默认为len('abc') >>> for i in itertools.permutations('abc',2): ... print(i) ... ('a', 'b') ('a', 'c') ('b

这货很强大, 必须掌握 文档 链接 http://docs.python.org/2/library/itertools.html pymotw 链接 http://pymotw.com/2/itertools/ 基本是基于文档的翻译和补充,相当于翻译了 itertools用于高效循环的迭代函数集合 组成 总体,整体了解 无限迭代器 复制代码代码如下: 迭代器 参数 结果 例子 count() start, [step] start, start+step, start+2*step, ...

在量化数据处理中,经常使用itertools来完成数据的各种排列组合以寻找最优参数 一.数据准备 import itertools items = [1, 2, 3] ab = ['a', 'b'] cd = ['c', 'd'] #1. permutations: 考虑顺序组合元素 for item in itertools.permutations(items): print(item) 返回 (1, 2, 3) (1, 3, 2) (2, 1, 3) (2, 3, 1) (3, 1, 2)

在量化数据处理中,经常使用itertools来完成数据的各种排列组合以寻找最优参数 import itertools #1. permutations: 考虑顺序组合元素 items = [1, 2, 3] for item in itertools.permutations(items): print(item) #2. combinations,不考虑顺序,不放回数据 for item in itertools.combinations(items, 2): print(item) #3.

译文:Python高级特性(1):Iterators.Generators和itertools [译注]:作为一门动态脚本语言,Python 对编程初学者而言很友好,丰富的第三方库能够给使用者带来很大的便利.而Python同时也能够提供一些高级的特性方便用户使用更为复杂的数据结构.本系 列文章共有三篇,本文是系列的第一篇,将会介绍迭代器.生成器以及itertools模块的相关用法.由于作者 Sahand Saba 列举的示例中有诸多专业的数学相关内容,因此翻译中有诸多不妥之处请大家指出,非常感谢