如何在 python

问题描述

我怎样才能（有效地）将一组一维数组的每个组合变成一个二维数组？ 假设我有数组 A、B、C 和 D，我想用每个组合创建一个二维数组，这样我就有二维数组来表示 { {1}}、AB、AC、AD、ABC、...、ABD。

为了清楚我上面的符号：

CD

所以

A = np.array([1,2,3,4,5])
B = np.array([2,5,6])
C = np.array([3,6,7])

到目前为止，我已经尝试过类似的东西：

AB = np.array([1,5],[2,6])
ABC = np.array([1,6],[3,7])

它为我提供了所有可能组合的列表。然后我可以应用类似的东西：

A = np.array([1,7])
D = np.array([4,7,8])

stacked = np.vstack((A,B,C,D),axis=0)
combos = []
it2 = itertools.combinations(range(4),r=2)
for i in list(it2):
    combos.append(i)
it3 = itertools.combinations(range(4),r=3)
for i in list(it3):
    combos.append(i)
it4 = itertools.combinations(range(4),r=4)
for i in list(it4):
    combos.append(i)

这就是我卡住的地方 当它只有 for combo in combos: stacked[combo,:] #Then I do something with each combo 时这很好，但是如果我有 A,D 那么上面的方法不能扩展，因为我必须调用 itertools 20 次以上。 我怎样才能克服这个问题并使它更灵活（实际上数组的数量可能是 5-10）？

解决方法

您可以使用额外的外部 for 循环：

arrays = np.array([  # let's say your input arrays are stored as one 2d array
    [1,2,3,4,5],[2,5,6],...
])

combos = []
for r in range(2,len(arrays)+1):
    combos.extend(it.combinations(range(len(arrays)),r=r))

,

正如其他人所推荐的，使用 itertools.combinations

import numpy as np

from itertools import combinations

A = np.array([1,5])
B = np.array([2,6])
C = np.array([3,6,7])

arrays = [A,B,C]

combos = []
for i in range(2,len(arrays) + 1):
    combos.extend(combinations(arrays,i))

for combo in combos:
    arr = np.vstack(combo)  # do stuff with array

,

当你有 N 个项目时，有 2^N 种组合，所以这需要 2^N 次迭代。

如果您在 0

,

你可以试试这个：

from itertools import combinations

A = np.array([1,7])

lst = [A,C]
[list(combinations(lst,i)) for i in range(1,len(lst)+1)]

出：

# [[(array([1,5]),),#   (array([2,6]),#   (array([3,7]),)],#  [(array([1,array([2,6])),#   (array([1,array([3,7])),7]))],7]))]]