


Comment puis-je générer toutes les combinaisons possibles des éléments d'une liste en Python ?
Génération de toutes les combinaisons possibles des éléments d'une liste
Vous recherchez une méthode pour générer toutes les combinaisons 2^N possibles à partir d'un liste de 15 éléments, pouvant accueillir des combinaisons de n’importe quelle longueur tout en conservant l’ordre d’origine. Bien que votre approche impliquant une représentation binaire soit une option viable, explorons une solution plus complète.
Au lieu de vous fier à la représentation binaire, envisagez d'utiliser la fonction itertools.combinations() de la bibliothèque standard Python. Cette fonction génère une séquence de toutes les combinaisons d'une longueur donnée à partir d'un itérable donné. En faisant varier le paramètre de longueur, vous pouvez obtenir des combinaisons de n'importe quelle taille souhaitée.
Le code Python suivant démontre cette approche :
import itertools stuff = [1, 2, 3] # Loop through all possible lengths for L in range(len(stuff) + 1): # Generate combinations of length L for subset in itertools.combinations(stuff, L): print(subset)
Ce code générera les 32 768 combinaisons possibles des éléments dans la liste des éléments, quelle que soit leur longueur.
Alternativement, pour une solution plus simple, vous pouvez utiliser les fonctions chain() et combinaisons() pour générer une seule séquence contenant toutes les combinaisons de toutes les longueurs possibles :
import itertools from itertools import chain, combinations def all_subsets(ss): return chain(*map(lambda x: combinations(ss, x), range(0, len(ss)+1))) for subset in all_subsets(stuff): print(subset)
Ce code permet d'obtenir le même résultat mais d'une manière plus concise et sans doute élégante.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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