python列出所有的组合列表

Python获取一个列表的全组合 【代码】获取一个列表的全组合。 阅读详情

1:说下项目的需求,有一个游戏角色,这个角色有多个组成部位,如头,脚,手,眼睛等等,每一个部位都有对应的几张图片,求一个游戏角色所有有可能的组合,由于我这里是需要生成每一对应组合的全部游戏角色对应的图片,所以必须要知道每一个游戏角色组合里的对应的每一个部件的图片路径,所以有了下面的解决办法

2:要是确定了游戏角色能拆成多少个部件的话,解决思路是很简单的,就是使用多个for循环,就能列出所有的组合,有多少个部件,就有多少个for循环,这个有点类似数学里的阶乘,这里就不贴出代码了

3:要是不确定游戏角色能拆成多少个部件时,那么我们就不确定使用多少个for循环列表了,而且如果有十个部件,那么就有十个for循环,经常使用for循环的都知道,for嵌套一般都是很少超过3个的,在放弃for循环后,我想到了递归的解决方案,这里贴出相应的代码,有类似需求的,可以参考大概的实现

def get_path_list(indexlist, pathlist, onepathlist, partindex, countlist):

    index = indexlist[partindex]
    onepathlist.append("part{0}/{1}.png".format(partindex+1, index))

    if partindex + 1 >= len(countlist):
        pathlist.append(onepathlist)
        onepathlist = []
        partindex = 0

        rev_indexlist = indexlist.copy()
        rev_indexlist.reverse()
        for i, n in enumerate(rev_indexlist):
            index_part = len(countlist) - i - 1
            if i+1 >= len(countlist):
                break
            else:
                # 不等于最后一个时
                if n + 1 >= countlist[index_part]: #最后一层满了,上一层加1
                    if indexlist[index_part-1] + 1 >= countlist[index_part-1]:
                        continue
                    else:
                        indexlist[index_part-1] += 1
                        # index_part-1后面的层置为0
                        for j in range(len(countlist) - index_part):
                            indexlist[index_part+j] = 0
                        return get_path_list(indexlist, pathlist, onepathlist, partindex, countlist)
                else:
                    indexlist[index_part] += 1
                    return get_path_list(indexlist, pathlist, onepathlist, partindex, countlist)

        return pathlist
    else:
        partindex = partindex + 1
        return get_path_list(indexlist, pathlist, onepathlist, partindex, countlist)

if __name__ == '__main__':

    indexlist = [0, 0, 0] #当前的部件序列表,需要与countlist的长度一致
    countlist = [2, 2, 2] #当前的每个部件所对应的个数
    pathlist = [] #包含的全部部件的所有组合
    onepathlist = [] #一个组合里的部件文件
    partindex = 0 #当前准备添加的第几个部件

    pathlist = get_path_list(indexlist, pathlist, onepathlist, partindex, countlist)

    for path in pathlist:
        print(path)
# 输出
# ['part1/0.png', 'part2/0.png', 'part3/0.png']
# ['part1/0.png', 'part2/0.png', 'part3/1.png']
# ['part1/0.png', 'part2/1.png', 'part3/0.png']
# ['part1/0.png', 'part2/1.png', 'part3/1.png']
# ['part1/1.png', 'part2/0.png', 'part3/0.png']
# ['part1/1.png', 'part2/0.png', 'part3/1.png']
# ['part1/1.png', 'part2/1.png', 'part3/0.png']
# ['part1/1.png', 'part2/1.png', 'part3/1.png']

Python实现列表全组合的方法 而使用itertools模块可以方便地处理多个列表的组合,并提供了更多种类的组合操作函数。Python的itertools模块提供了一个combinations函数,可以方便地实现列表的全组合。列表是Python中常用的数据结构之一,全组合是指从多个列表中选取一个元素,组成一个新的列表的所有可能情况。使用itertools模块的优势在于它提供了多种组合方式的函数,如product、permutations等,可以方便地完成不同类型的组合操作。最简单的方法是使用嵌套循环来实现列表的全组合。 阅读详情

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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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