带条件的笛卡尔积答案

【问题标题】：Cartesian product with conditions带条件的笛卡尔积
【发布时间】：2020-07-14 02:41:38
【问题描述】：

下面的代码可以很好地生成所有可以组合数字的方法，这些数字在步长为 2 时总和为某个值。

增加to_val 和axislengh 会对执行造成重大影响。

有没有办法提高下面的效率？如果是这样，你能分享一个例子吗？

import itertools
import pandas as pd

def yielder(ctproduct):
    for element in ctproduct:
        #Making sure the sum of the numbers is between from_val and to_val.
        if to_val>sum(element)>=from_val:
            yield element
    

axislengh= 4
from_val= 100 
to_val= 104
step=2

#Maybe this is not the best way.
args =[[i for i in range(0, to_val, step)] for x in range(axislengh)]
ctproduct= itertools.product(*args)  


df=pd.DataFrame(yielder(ctproduct))

df

【问题讨论】：

也许看看 numpy ，它是 arange 函数。你也可以用 numpy.where 替换你的 yielder
我觉得可能还有一个递归/DP解决方案。

标签： python numpy

【解决方案1】：

由于您使用的所有 for 循环，您的代码可能运行缓慢。您可以通过消除这些循环、通过向量化或对同一对象的重复引用来显着加快代码速度。

args = axislength * (range(0, to_val, step),)

ctproduct = np.array(list(itertools.product(*args)))
s = ctproduct.sum(axis= 1)

mask = (from_val <= s) & (s < to_val)

df = pd.DataFame(ctproduct[mask])

【讨论】：