python itertools 模块完全掌握(2)

Python itertools 模块全面详解 itertools惰性求值:只在需要时生成元素,不预先生成整个序列内存高效:处理大型数据集时几乎不占用额外内存可组合性:函数可以自由组合形成复杂管道C语言实现:底层由C实现,执行效率高itertools提供高效的内存管理(惰性求值)实现复杂的迭代模式优化数据处理管道简化组合数学操作处理GB级数据集而不耗尽内存编写更简洁、更Pythonic的代码提高数据处理任务的性能实现复杂的算法逻辑优先使用迭代器而非列表推导式处理大数据组合多个itertools函数构建处理管道。 阅读详情

1. 全部

  1. count(start=0, step=1)
  2. repeat(elem [,n])
  3. accumulate(p[, func])
  4. chain(p, q, …)
  5. chain.from_iterable([p, q, …])
  6. compress(data, selectors)
  7. dropwhile(pred, seq)
  8. groupby(iterable[, keyfunc])
  9. filterfalse(pred, seq)
  10. islice(seq, [start,] stop [, step])
  11. starmap(fun, seq)
  12. tee(it, n=2)
  13. takewhile(pred, seq)
  14. zip_longest(p, q, …)
  15. product(p, q, … [repeat=1])
  16. permutations(p[, r])
  17. combinations(p, r)
  18. combinations_with_replacement(p, r)
    本节主要介绍8-18,1-7见上一节内容

2. 详解

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8


"""
@python version: python3.6.1
@author: XiangguoSun
@contact: sunxiangguodut@qq.com
@site: http://blog.youkuaiyun.com/github_36326955
@software: PyCharm
@file: suggest5.py
@time: 5/2/2017 5:58 PM
"""

import itertools


# ex2.5:groupby
# groupby(iterable[, keyfunc]) --> sub-iterators grouped by value of keyfunc(v)

"""
for item in iterable, 我们看一下keyfunc(item)的返回值,将返回值相同的列为一组。name为每一组对应的返回值,
group为该组的成员
"""
qs = [{'date' : 1},{'date' : 2}]
[(name, list(group)) for name, group in itertools.groupby(qs, lambda p:p['date'])]
"""
lambda函数的输入p是qs的item, 返回值是qs每一项的'date'属性值。按照这个进行分组。
output:
[(1, [{'date': 1}]), (2, [{'date': 2}])]
"""

a = ['aa', 'ab', 'abc', 'bcd', 'abcde']
for i, k in itertools.groupby(a, len):
    print(i, list(k))
"""

output:
2 ['aa', 'ab']
3 ['abc', 'bcd']
5 ['abcde']
"""

# ex2.6: filterfalse
# filterfalse(pred, seq) --> elements of seq where pred(elem) is False
def pred(x):
    return x < 1
for x in itertools.filterfalse(pred, [-1,0,2,1,-3,2]):
    print(x,end=',')
"""
output:
2,1,2
"""

# ex2.7: islice
# islice(seq, [start,] stop [, step]) --> elements from
#       seq[start:stop:step]
for x in itertools.islice([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 1, 8, 2):
    print(x, end=',')
"""
output:
1,3,5,7,
"""

# ex2.8: starmap
# starmap(fun, seq) --> fun(*seq[0]), fun(*seq[1]), ...
values = [(0, 5), (1, 6), (2, 7), (3, 8), (4, 9)]
for i in itertools.starmap(lambda x, y: (x, y, x*y), values):
    print('%d * %d = %d' % i)

"""
output:
0 * 5 = 0
1 * 6 = 6
2 * 7 = 14
3 * 8 = 24
4 * 9 = 36
"""


# ex2.9: tee
# tee(it, n=2) --> (it1, it2 , ... itn) splits one iterator into n
"""
tee(it,n)中,it为一个迭代器,通过tee操作,我们可以得到n个一样的迭代器:
"""
for x in itertools.tee([1,2,3,4,5,6],3):
    for i in x:
        print(i,end=",")
    print()
"""
output:
1,2,3,4,5,6,
1,2,3,4,5,6,
1,2,3,4,5,6,
"""


# ex2.10:takewhile
# takewhile(pred, seq) --> seq[0], seq[1], until pred fails
def pred(x):
    return x < 1

for x in itertools.takewhile(pred, [-1,-2,0,3,4,-1,2]):
    print(x,end=",")
"""
output:
-1,-2,0,
"""

# ex2.11:zip_longest
# zip_longest(p, q, ...) --> (p[0], q[0]), (p[1], q[1]), ...
for x in itertools.zip_longest([0,1,2,3],[4,5],[6,7]):
    print(x, end=",")
"""
output:
(0, 4, 6),(1, 5, 7),(2, None, None),(3, None, None),
"""



# ex3: Combinatoric generators:
# ex3.1:product
# product(p, q, ... [repeat=1]) --> cartesian product
import itertools
a = (1, 2, 3)
b = ('A', 'B', 'C')
c = itertools.product(a,b,repeat=1)
d = itertools.product(a,b,repeat=2)
for elem in c:
    print(elem, end=",")
print()
for e in d:     # 在c得到的基础上,进行笛卡尔乘积
    print(e, end=",")
"""
output:
(1, 'A'),(1, 'B'),(1, 'C'),(2, 'A'),(2, 'B'),(2, 'C'),(3, 'A'),(3, 'B'),(3, 'C'),
(1, 'A', 1, 'A'),(1, 'A', 1, 'B'),(1, 'A', 1, 'C'),
(1, 'A', 2, 'A'),(1, 'A', 2, 'B'),(1, 'A', 2, 'C'),
(1, 'A', 3, 'A'),(1, 'A', 3, 'B'),(1, 'A', 3, 'C'),
(1, 'B', 1, 'A'),(1, 'B', 1, 'B'),(1, 'B', 1, 'C'),
(1, 'B', 2, 'A'),(1, 'B', 2, 'B'),(1, 'B', 2, 'C'),
(1, 'B', 3, 'A'),(1, 'B', 3, 'B'),(1, 'B', 3, 'C'),
(1, 'C', 1, 'A'),(1, 'C', 1, 'B'),(1, 'C', 1, 'C'),
(1, 'C', 2, 'A'),(1, 'C', 2, 'B'),(1, 'C', 2, 'C'),
(1, 'C', 3, 'A'),(1, 'C', 3, 'B'),(1, 'C', 3, 'C'),
(2, 'A', 1, 'A'),(2, 'A', 1, 'B'),(2, 'A', 1, 'C'),
...
"""

# ex3.2:permutations
# permutations(p[, r])
"""
全排列
创建一个迭代器,返回iterable中所有长度为r的项目序列,
如果省略了r,那么序列的长度与iterable中的项目数量相同:
返回p中任意取r个元素做排列的元组的迭代器
"""
p="abc"
for x in itertools.permutations(p):
    print(x)
"""
output:
('a', 'b', 'c')
('a', 'c', 'b')
('b', 'a', 'c')
('b', 'c', 'a')
('c', 'a', 'b')
('c', 'b', 'a')
"""

# ex3.3:combinations
# combinations(p, r)
"""
组合,参加ex3.2
"""
p = "abcd"
for x in itertools.combinations(p,2):   #相当于C(4,2)
    print(x)
"""
output:
('a', 'b')
('a', 'c')
('a', 'd')
('b', 'c')
('b', 'd')
('c', 'd')
"""


# ex3.4:combinations_with_replacement
# combinations_with_replacement(p, r)
"""
这也是组合,但是允许重负例如‘abc’中求C(3,2)
在ex3.3中有ab,ac,bc
在本立中则有:aa,ab,ac,bb,bc,cc
"""
p = "abc"
for x in itertools.combinations_with_replacement(p,2):   #相当于C(4,2)
    print(x)
"""
output:
('a', 'a')
('a', 'b')
('a', 'c')
('b', 'b')
('b', 'c')
('c', 'c')
"""
Python常用模块 之 collections集合模块与itertools迭代工具 Python常用模块 之 collections集合模块与itertools迭代工具 Python的内建模块collections是一个集合模块,提供了许多有用的集合类; Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Python itertools模块   今天学了简单好玩的模块,itertools模块,简单的说,itertools模块就是产生一个循环器   先来看下这个模块的功能都有哪些吧   无穷循环器 函数 说明 用法 输出结果样例 count() 从开始的数字一直数下去 count(10) 10

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Python-itertools 模块详解

itertoolsitertools是 Python 标准库中用于的模块,提供了一系列生成迭代器的工具函数,适用于组合生成、数据分组、无限序列等场景,能显著简化代码并优化性能。itertools。

wanglaqqqq的博客 1935

Python中itertools 模块的用法

本文总结了 itertools 模块的常规操作,学习并掌握这些极为便利的操作非常有助于提高自己的编码效率。

m0_72282564的博客 982

Python itertools 模块

Itertool函数 下列模块函数均创建并返回迭代器。有些迭代器不限制输出流长度,所以它们只应在能截断输出流的函数或循环中使用。

yake1965 1381

Python 的 itertools 模块

Python 当中的 itertools 模块的存在感一直不高,可能是大家真正用到的时候并不多。然而,最近它却成功引起了我的注意,它在时大放异彩,所以,不妨再来学一学,不求别的,只求在解决问题的过程当中至少能成功想到它一次。 itertools.combinations 求列表的 k 阶子列 import itertools input_list = [1, 2, 4, 3, 5] n = len(input_list) k = 3 for i in range(1, n + 1): i

Looking的网页备忘录和个人知识库 1541

「Py」模块篇 之 Python中的itertools模块详解

在Python中,迭代器(Iterator)是一种对象,它允许你逐个访问集合中的元素,而不需要一次性将所有元素加载到内存中。这使得迭代器在处理大型数据集或无限序列时特别有用,因为它可以帮助节省内存并提高性能。itertools模块是Python中一个鲜为人知但功能强大的工具。它专注于高效、内存友好的迭代器操作,使其成为处理大型或复杂数据集的理想选择。从简单的任务如循环列表,到复杂的操作如分组和排列,itertools都能以优雅且高效的方式完成。

何曾参静谧的博客 849

Python 中如何使用 itertools 模块实现组合与排列?

在 Python 编程中,组合(Combination) 和 排列(Permutation) 是常见的数学计算,广泛应用于数据分析、密码学、排列组合问题、概率统计等领域。Python 提供了内置的 `itertools` 模块,支持高效地生成**排列、组合、笛卡尔积**等。本文将详细介绍 `itertools` 模块中的 **`permutations()`(排列)、`combinations()`(组合)、`combinations_with_replacement()`(可重复组

1480

【Python】itertools 模块:高效的迭代器工具函数

itertools是Python标准库中的一个高效迭代器工具模块,提供了一系列高性能的迭代器函数,用于生成、操作和组合可迭代对象(如list、tuple、dict、set、str)。函数作用count(start,step)无限迭代(生成等差数列);cycle(iterable)无限循环迭代;repeat(obj,times)重复某个值;accumulate(iterable,func)累积求和、累积乘积等;chain(*iterables)连接多个可迭代对象;combinations(iterable,r

彬彬侠的博客 1801
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相国大人
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