python 笛卡尔积

itertools详解Python中有⼀种特有的概念，称之为迭代器。

迭代器最⼤的特点是惰性求值，即只有当迭代⾄某个值时，才会对其进⾏计算，⽽不是⼀开始就计算出全部的值。

迭代器特别适合应⽤于⼤⽂件，⽆限集合等，因为⽆需将他们⼀次性传⼊内存中。

itertools是Python内置的模块，其中包含了⼀系列迭代器相关的函数和类。

本⽂将主要学习⼀下这些⽅法的使⽤。

countcount() 接收两个参数，第⼀个参数指定开始值，默认为 0，第⼆个参数指定步长，默认为 1。

作⽤是创建⼀个从 firstval (默认值为 0) 开始，以 step (默认值为 1) 为步长的的⽆限整数迭代器。

import itertoolsnums = itertools.count(1, 2)for i in nums:if i > 10:breakprint i# 1# 3# 5# 7# 9cyclecycle(iterable)接收⼀个迭代器作为参数。

作⽤是对 iterable 中的元素反复执⾏循环，返回迭代器。

import itertoolsnums = itertools.cycle("nian")index = 0for i in nums:index += 1if index > 10:breakprint i# n# i# a# n# n# i# a# n# n# irepeatrepeat(object, times)接收两个参数，第⼀个参数是被重复的对象，第⼆个参数为重复的次数。

作⽤是重复⽣成多个对象。

import itertoolsfor element in itertools.repeat([1,2,3], 3):print element# [1, 2, 3]# [1, 2, 3]# [1, 2, 3]chainchain的使⽤格式如下：chain(iterable1, iterable2, iterable3, ...)作⽤是接收多个迭代器，并将他们连接起来返回⼀个新的迭代器。

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numpy 笛卡尔乘积numpy库是Python中常用的科学计算库之一，它提供了一个强大的多维数组对象和一系列用于处理这些数组的函数。

其中，笛卡尔乘积是numpy中一个非常重要的概念，本文将围绕着numpy的笛卡尔乘积展开讨论。

1. 什么是笛卡尔乘积？笛卡尔乘积，又称直积，是集合论中的一个操作，用于生成多个集合所有可能的组合。

在numpy中，笛卡尔乘积是指两个或多个数组之间的乘积运算，得到的结果是一个新的数组，其中的每个元素都是原数组中元素的组合。

2. numpy中的笛卡尔乘积函数numpy库提供了两个函数用于计算笛卡尔乘积，分别是`numpy.meshgrid`和`numpy.mgrid`。

这两个函数的作用是生成坐标矩阵，用于描述多维空间中的点。

3. `numpy.meshgrid`函数`numpy.meshgrid`函数接受一系列的一维数组作为输入，返回一个多维数组，数组的维度等于输入数组的个数。

返回的多维数组中，每个维度上的元素都是输入数组中对应维度上的元素的复制。

4. `numpy.mgrid`函数`numpy.mgrid`函数接受两个表示范围的参数，并返回一个多维数组，数组的维度等于参数的个数。

返回的多维数组中，每个维度上的元素都是在对应范围内均匀分布的。

5. 举例说明假设我们有两个一维数组a和b，分别表示两个集合{1, 2, 3}和{4, 5}，我们可以使用`numpy.meshgrid`函数计算它们的笛卡尔乘积：```pythonimport numpy as npa = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5])A, B = np.meshgrid(a, b)print(A)print(B)```输出结果为：```[[1 2 3][1 2 3]][[4 4 4][5 5 5]]```可以看到，通过`numpy.meshgrid`函数，我们得到了两个新的数组A和B，它们的维度与输入数组的个数一致，每个维度上的元素都是输入数组中对应维度上的元素的复制。

python 笛卡尔乘积Python 笛卡尔乘积一、概述笛卡尔乘积是指将多个集合中的元素进行组合，生成一组元组，其中每个元组的第一个元素来自第一个集合，第二个元素来自第二个集合，以此类推。

在 Python 中，可以使用 itertools 模块中的 product 函数来实现笛卡尔乘积。

二、使用方法1. 导入 itertools 模块在使用 product 函数之前，需要先导入 itertools 模块。

可以使用以下代码导入：```pythonimport itertools```2. 使用 product 函数生成笛卡尔乘积product 函数可以接受多个参数，每个参数代表一个集合。

例如，如果要生成两个集合 A 和 B 的笛卡尔乘积，则可以使用以下代码：```pythonA = [1, 2, 3]B = ['a', 'b', 'c']C = list(itertools.product(A, B))print(C)```执行以上代码会输出以下结果：```[(1, 'a'), (1, 'b'), (1, 'c'), (2, 'a'), (2, 'b'), (2, 'c'), (3, 'a'), (3, 'b'), (3, 'c')] ```其中，C 是一个列表，包含了 A 和 B 的所有可能的组合。

三、应用场景1. 排列组合问题在排列组合问题中，常常需要对多个集合进行组合，以求出所有可能的情况。

例如，在一场比赛中，有 4 个选手 A、B、C、D，需要确定前三名的排名。

可以使用以下代码生成所有可能的排名：```pythonplayers = ['A', 'B', 'C', 'D']rankings = list(itertools.permutations(players, 3))print(rankings)```执行以上代码会输出以下结果：```[('A', 'B', 'C'), ('A', 'B', 'D'), ('A', 'C', 'B'), ('A', 'C', 'D'), ('A', 'D', 'B'), ('A', 'D', 'C'), ('B', 'A', 'C'), ('B', 'A', 'D'), ('B', 'C', 'A'), ('B', 'C', 'D'), ('B', 'D'...```其中，rankings 是一个列表，包含了所有可能的排名。

python笛卡尔积Python是一种高级编程语言，可以进行各种数据处理和计算。

在Python中，有一个非常有用的函数，叫做笛卡尔积。

笛卡尔积是一种数学概念，指的是两个集合之间的所有可能的组合。

在Python 中，可以使用笛卡尔积函数来计算两个或多个集合之间的所有可能的组合。

本文将介绍Python中的笛卡尔积函数，并提供一些示例来说明其用法。

一、什么是笛卡尔积？笛卡尔积是指两个集合之间的所有可能的组合。

例如，如果有两个集合A={1,2}和B={3,4}，那么它们的笛卡尔积是{(1,3),(1,4),(2,3),(2,4)}。

其中，每个元素都是一个有序对，第一个元素来自集合A，第二个元素来自集合B。

可以看到，笛卡尔积是一个非常有用的数学概念，可以用来计算两个或多个集合之间的所有可能的组合。

二、Python中的笛卡尔积函数在Python中，可以使用itertools模块中的product函数来计算两个或多个集合之间的笛卡尔积。

product函数的语法如下：itertools.product(*iterables,repeat=1)其中，*iterables表示要计算笛卡尔积的集合，可以是两个或多个集合，repeat表示每个集合中的元素可以重复出现的次数，默认值为1。

下面是一个简单的示例，展示如何使用product函数来计算两个集合之间的笛卡尔积：import itertoolsA = [1,2]B = [3,4]result = list(itertools.product(A,B))print(result)输出结果为：[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4)]可以看到，使用product函数可以轻松地计算两个集合之间的笛卡尔积，而且非常简单易懂。

三、示例下面是一些示例，展示如何在Python中使用笛卡尔积函数。

1.计算三个集合之间的笛卡尔积import itertoolsA = [1,2]B = [3,4]C = [5,6]result = list(itertools.product(A,B,C))print(result)输出结果为：[(1, 3, 5), (1, 3, 6), (1, 4, 5), (1, 4, 6), (2, 3, 5), (2, 3, 6), (2, 4, 5), (2, 4, 6)]可以看到，使用product函数可以轻松地计算三个集合之间的笛卡尔积，而且非常简单易懂。

Python列表的定义及使⽤⽬录1、定义和使⽤列表1.1 定义列表1.2 访问列表中的值1.3 列表的运算符1.4 列表元素的遍历2、列表的⽅法2.1 添加和删除元素2.2 元素位置和次数2.3 元素排序和反转2.4 ⼩结3、列表的⽣成式4、嵌套的列表1、定义和使⽤列表在Python中，列表是由⼀系列元素按照特定的顺序构成的数据结构，也就是说列表类型的变量可以存储多个数据，且可以重复。

1.1 定义列表使⽤[]字⾯量语法定义变量，列表中的多个元素使⽤逗号,进⾏分割，⽰例代码如下：list1 = ["Hello", "⼀碗周", "你好"]list2 = [1, 2, 3, 4, 5]print(list1) # ['Hello', '⼀碗周', '你好']print(list2) # [1, 2, 3, 4,5]使⽤Python内置的list将其他序列编程列表，⽰例代码如下：list1 = list(range(10))list2 = list("hello")print(list1) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]print(list2) # ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']列表是⼀种可变的数据类型，也就是可以对列表的的元素可以进⾏修改，这与字符串有显著的差别，对字符串类型进⾏修改后，都会返回新的字符串1.2 访问列表中的值如果访问列表中的某个值，使⽤下标索引来访问列表中的值，与字符串⼀样使⽤⽅括号的形式截取字符，⽰例代码如下：list1 = ["Hello", "⼀碗周", "你好"]# 列表的索引print(list1[1]) # ⼀碗周# 列表的切⽚print(list1[1:3]) # ['⼀碗周', '你好']1.3 列表的运算符表和字符串类型⼀样，同样⽀持拼接、重复、成员运算等操作，⽰例代码如下：list1 = ["Hello"]list2 = ["World"]list3 = [1, 2, 3, 4, 5]list4 = list(range(1, 6))list5 = list1 + list2 # ['Hello', 'World']print(list5)list6 = list1 * 3 # ['Hello', 'Hello', 'Hello']list7 = list3 * 2 # [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]print(list6)print(list7)print("W" in list1) # Falseprint("W" in list2) # False# 列表的⽐较运算# 两个列表⽐较相等性⽐的是对应索引位置上的元素是否相等print(list3 == list4) # Truelist8 = list(range(1, 7))print(list3 == list8) # False1.4 列表元素的遍历遍历列表同遍历字符串是⼀样的，⽰例代码如下：list1 = ["H", "e", "l", "l", "o"]# ⽅法1for index in range(len(list1)):print(list1[index])# ⽅法2for ch in list1:print(ch)2、列表的⽅法2.1 添加和删除元素直接上代码list1 = ["cute", "beautiful", "⼀碗周"]# append()在列表尾部添加元素list1.append("lovely")print(list1) # ['cute', 'beautiful', '⼀碗周', 'lovely']# insert()在列表指定索引位置插⼊元素list1.insert(2, "prefect")print(list1) # ['cute', 'beautiful', 'prefect', '⼀碗周', 'lovely']# remove()删除指定元素list1.remove("lovely")print(list1) # ['cute', 'beautiful', 'prefect', '⼀碗周']# pop()删除指定索引位置的元素list1.pop(2)print(list1) # ['cute', 'beautiful', '⼀碗周']# clear()清空列表中的元素list1.clear()print(list1) # []在Python中也可以使⽤del关键字对列表元素进⾏删除，类似于pop，⽰例代码↓list1 = ["cute", "beautiful", "甜甜"]del list1[1]print(list1) # ['cute', '甜甜']# 删除整个列表del list1print(list1) # NameError: name 'list1' is not defined2.2 元素位置和次数使⽤index()来查找元素的位置，使⽤count()来统计元素出现的次数list1 = ["beautiful", "cute", "beautiful",'prefect', "beautiful", "⼀碗周", 'lovely']# 查找"beautiful"第⼀次出现的位置print(list1.index("beautiful")) # 0# 从第四个元素以后查找"beautiful"最近⼀次出现的位置print(list1.index("beautiful", 3)) # 4# 统计"beautiful"出现的次数print(list1.count("beautiful")) # 32.3 元素排序和反转使⽤sort()⽅法可以实现列表元素的排序，⽽reverse()⽅法可以实现元素的反转，⽰例代码↓list1 = ["cute", "beautiful", "⼀碗周"]list2 = list(range(10))# 排序list1.sort()print(list1) # ['beautiful', 'cute', '⼀碗周']# 反转list1.reverse()print(list1) # ['⼀碗周', 'cute', 'beautiful']list2.reverse()print(list2) # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]# 前⾯的操作原来的列表进⾏修改，如果不让原来的数据被破坏可以使⽤copy()备份⼀份list3 = list2.copy()list3.sort()print(list2) # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]print(list3) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]2.4 ⼩结3、列表的⽣成式要求：为字符串123和字符串ABC创建⼀个笛卡尔积构成的列表，⽰例代码如下：原始⽅法：a = "123"b = "ABC"list1 = []for x in a:for y in b:list1.append(x + y)print(list1) # ['1A', '1B', '1C', '2A', '2B', '2C', '3A', '3B', '3C']⽣成列⽅法：a = "123"b = "ABC"list1 = [x + y for x in a for y in b]print(list1) # ['1A', '1B', '1C', '2A', '2B', '2C', '3A', '3B', '3C']这中⽅法不仅代码量少，⽽且性能上也要优于普通的for循环和append追加的⽅式4、嵌套的列表因为列表⾥⾯的变量可以存储多种数据类型，就出现了列表⾥⾯有列表的时候，称之为列表的嵌套，⽰例代码如下：list1 = [["cute", "beautiful", "⼀碗周"], "cute", "beautiful", "⼀碗周"]print(list1[0]) # ['cute', 'beautiful', '⼀碗周']print(list1[1]) # cute# 如果想要查看被嵌套的那个cute则需要使⽤多个索引值print(list1[0][0]) # cute不管嵌套多少都是同理的到此这篇关于Python列表的定义及使⽤的⽂章就介绍到这了,更多相关Python列表定义及使⽤内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。

python笛卡尔积Python笛卡尔积笛卡尔积是数学中的一个概念，是指两个集合中的所有元素组合。

在计算机科学中，特别是在数据分析和数据处理方面，也经常使用笛卡尔积来进行数值计算和数据操作。

Python中的笛卡尔积可以通过Python的内置函数实现。

该函数是itertools.product()，它接受一个或多个可迭代对象作为输入参数，并返回一个迭代器，其中包含所有输入对象中元素的笛卡尔积。

语法格式： itertools.product(*iterables, repeat=1)其中： - *iterables：多个可迭代对象，用逗号分隔。

- repeat：重复执行生成笛卡尔积的次数，默认为1。

实例：```python import itertoolsa = [1, 2, 3]b = ['a', 'b', 'c']c = list(itertools.product(a, b)) print(c) ```输出结果为：``` [(1, 'a'), (1, 'b'), (1, 'c'), (2, 'a'), (2, 'b'), (2, 'c'), (3, 'a'), (3, 'b'), (3, 'c')] ```可以看到，列表a和列表b的笛卡尔积被转换为一个元组的列表。

该列表包含了所有元素的组合，即(1,'a')、(1, 'b')、(1, 'c')，依此类推。

笛卡尔积的应用场景非常广泛。

一些常见的应用场景包括：1. 数据处理在数据处理中，笛卡尔积可以用于对不同数据集的组合进行操作。

比如，对两个产品的销售数据进行笛卡尔积，可以得到每种产品的销售数据，以及两种产品组合的销售数据。

（2）结合律：对于任意的二维数组 A、B 和 C，有(A × B) × C = A × (B × C)。
（3）分配律：对于任意的二维数组 A、B 和 C，有 A × (B + C) = A × B + A × C。
二、算法与实现
1. 基本算法
实现二维数组笛卡尔积的基本算法是嵌套循环。设 A = [[a11, a12], [a21, a22], [a31, a32]]，B = [[b11, b12], [b21, b22], [b31, b32]]，则 A 和 B 的笛卡尔积可以通过以下代码实 现：
【计算方法】
计算二维数组的笛卡尔积有多种方法，这里我们介绍两种常用的方法。
1. 循环法
循环法是一种较为直观的计算方法。我们可以用嵌套的循环遍历二维数组中的每一个元 素，然后将它们组合在一起。具体来说，设二维数组 A 为：
``` A={ {a11, a12, a13}, {a21, a22, a23}, ..., {an1, an2, an3} } ```
二维数组笛卡尔积通用文档第 4 篇
二维数组笛卡尔积是一种在计算机科学和工程领域中广泛应用的概念，它涉及到 多维数据的计算、组合和分析。笛卡尔积是一种重要的数学概念，可以用于生成所有可能 的组合，从而帮助人们更好地理解和分析数据。在本文中，我们将介绍二维数组笛卡尔积 的概念、应用和算法实现。
【概念介绍】
const n = A.length; const m = A[0].length; const C = new Array(n); for (let i = 0; i < n; i++) {
C[i] = new Array(m + B.length).fill(0); for (let j = 0; j < m; j++) {

encoders.product 用法encoders.product是Python中的一个函数，它用于计算列表中所有元素的笛卡尔积。

在此函数中，输入的参数可以是一个或多个列表，返回的结果是一个包含所有可能组合的新列表。

使用encoders.product时，我们需要导入`itertools`模块，因为encoders.product函数实际上是`itertools.product`函数的别名。

下面是encoders.product函数的语法示例：```pythonitertools.product(*iterables, repeat=1)```其中，`iterables`是一个或多个可迭代对象（如列表、元组、字符串等），用于生成笛卡尔积。

`repeat`是一个整数，表示对每个输入参数的重复次数。

以下是关于encoders.product函数的一些常见使用示例和解释：示例1：计算两个列表的笛卡尔积```pythonimport itertoolscolors = ['red', 'blue', 'green']sizes = ['S', 'M', 'L']product = itertools.product(colors, sizes)print(list(product))```输出：```python[('red', 'S'), ('red', 'M'), ('red', 'L'), ('blue', 'S'), ('blue', 'M'), ('blue', 'L'), ('green', 'S'), ('green', 'M'), ('green', 'L')]```在这个示例中，我们有两个列表`colors`和`sizes`，并利用encoders.product函数计算了它们的笛卡尔积。

python 笛卡尔坐标系摘要：一、Python 笛卡尔坐标系概述二、Python 绘制笛卡尔坐标系下的图形三、Python 在笛卡尔坐标系中的应用实例正文：正文”"]在matplotlib 库中，可以使用`subplot()`函数在笛卡尔坐标系中创建多个子图。

例如，以下代码将创建一个包含两个子图的画布：```pythonimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个画布，包含两个子图plt.figure(111)# 在第一个子图中绘制x 轴和y 轴plt.subplot(111)plt.axis("equal")# 在第二个子图中绘制一个简单的图形plt.subplot(112)plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])plt.xlabel("x 轴")plt.ylabel("y 轴")# 显示画布plt.show()```三、Python 在笛卡尔坐标系中的应用实例Python 在笛卡尔坐标系中的应用非常广泛，例如在数据可视化、绘图和计算机图形学等领域。

以下是一个简单的示例，演示如何在笛卡尔坐标系中绘制一个正弦波：```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成一个包含100 个样本点的正弦波数据集x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)y = np.sin(x)# 创建一个画布plt.figure()# 在画布上绘制正弦波plt.plot(x, y)plt.xlabel("x 轴")plt.ylabel("y 轴")# 显示画布plt.show()```在这个示例中，我们首先使用numpy 库生成了一个包含100 个样本点的正弦波数据集。

一、介绍Python DataFramePython DataFrame是Pandas库中的一种数据结构，它类似于表格或电子表格，可以用来存储和处理二维数据。

DataFrame提供了丰富的方法和功能，使得数据的处理和分析变得更加方便和高效。

二、DataFrame的笛卡尔积1. 笛卡尔积的定义笛卡尔积是集合论中的概念，指的是两个集合之间所有可能的组合。

在DataFrame中，笛卡尔积指的是两个表格之间的全连接，即将两个表格的每一行进行组合，得到新的表格。

2. 笛卡尔积的应用笛卡尔积在数据处理和分析中有着重要的应用。

当需要对两个表格进行合并，并且希望得到所有可能的组合时，就可以使用笛卡尔积操作。

三、使用Python实现笛卡尔积表合并在Python中，可以使用Pandas库来实现笛卡尔积表合并操作。

下面通过一个具体的例子来演示如何使用Python对两个DataFrame进行笛卡尔积表合并。

假设有两个DataFrame df1和df2，分别如下所示：```pythonimport pandas as pddata1 = {'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}df1 = pd.DataFrame(data1)data2 = {'C': [5, 6], 'D': [7, 8]}df2 = pd.DataFrame(data2)```现在，我们希望对df1和df2进行笛卡尔积表合并，得到新的DataFrame。

可以通过Pandas库中的merge方法来实现：```pythonresult = pd.merge(df1, df2, how='outer', on=None)```在上面的代码中，我们使用了merge方法将df1和df2进行了笛卡尔积表合并，将结果存储在result中。

其中，参数how='outer'表示做全连接操作，on=None表示没有指定连接的列，即对两个表格的所有列进行笛卡尔积操作。

集合的笛卡尔积运算求两个集合所有可能的有序对的集合集合的笛卡尔积运算是一种重要的数学运算方法，用于求解两个集合所有可能的有序对的集合。

在集合论中，我们经常需要考虑两个或多个集合之间的关系，而笛卡尔积运算就是一种描述这种关系的方法。

假设有两个集合A和B，集合A中有n个元素，集合B中有m个元素。

那么它们的笛卡尔积运算就是将A中的每个元素与B中的每个元素进行组合，得到所有可能的有序对的集合。

举例来说，假设集合A={a, b}，集合B={1, 2, 3}，那么它们的笛卡尔积运算就是：A ×B = {(a, 1), (a, 2), (a, 3), (b, 1), (b, 2), (b, 3)}这个结果集合包含了所有可能的有序对，其中每个有序对的第一个元素取自集合A，第二个元素取自集合B。

值得注意的是，有序对的顺序是按照元素在集合中的顺序排列的。

笛卡尔积运算的应用非常广泛。

在计算机科学和数据分析领域，常常需要使用笛卡尔积来处理数据。

例如，在数据库查询中，如果需要联合两个表中的数据，就可以通过计算两个表的笛卡尔积来获取所有可能的组合结果。

使用编程语言进行笛卡尔积的计算也是很常见的。

许多编程语言都提供了相应的函数或方法来计算集合的笛卡尔积。

例如，在Python中，可以使用itertools库中的product()函数来计算两个集合的笛卡尔积。

总结起来，集合的笛卡尔积运算是一种求解集合之间关系的方法，用于求解两个集合所有可能的有序对的集合。

它在数学、计算机科学和数据分析等领域都有广泛的应用。

无论是数学问题还是编程实现，了解和掌握笛卡尔积运算都是非常重要的。

python三⼤推导式推导式comprehensions（⼜称解析式），是Python的⼀种独有特性。

推导式是可以从⼀个数据序列构建另⼀个新的数据序列的结构体。

共有三种推导，在Python2和3中都有⽀持：列表(list)推导式字典(dict)推导式集合(set)推导式1、使⽤[]⽣成list基本格式var = [out_exp_res for out_exp in input_list if out_exp == 2]out_exp_res: 列表⽣成元素表达式，可以是有返回值的函数。

for out_exp in input_list： 迭代input_list将out_exp传⼊out_exp_res表达式中。

if out_exp == 2： 根据条件过滤哪些值可以。

(1)最简单的列表推导式>>> [i for i in'123']['1', '2', '3'](2)带条件的列表推导式单条件>>> [i for i in'123'if i!='2']['1', '3']多条件>>> [i for i in'123'if i!='2'if i!='3']['1']if-else:>>> [x+1 if x>=5 else x+5 for x in range(10)][5, 6, 7, 8, 9, 6, 7, 8, 9, 10](3)两个来源的列表推导式1.笛卡尔积列表推导式>>> [(i,j) for i in'123'if i!='2'for j in'456'][('1', '4'), ('1', '5'), ('1', '6'), ('3', '4'), ('3', '5'), ('3', '6')]2.⾮笛卡尔积列表推导式>>> [(i,j) for i in range(3) for j in range(6) if (i+j)%3==0][(0, 0), (0, 3), (1, 2), (1, 5), (2, 1), (2, 4)](4)列表推导式⽣成匿名函数列表>>> func=[lambda x: x*i for i in range(3)]>>> func[<function <listcomp>.<lambda> at 0x0000028F1A3D6AF8>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x0000028F19D50AF8>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x0000028F1A409048>] >>> [f(2) for f in func][4, 4, 4]>>> func=[lambda x,i=i: x*i for i in range(3)]>>> [f(2) for f in func][0, 2, 4](5)嵌套推导式>>> list_of_list = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8]]>>>>>> #flatten... print([y for x in list_of_list for y in x])[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]2、使⽤()⽣成generator将俩表推导式的[]改成()即可得到⽣成器。

Python通过两个dataframe⽤for循环求笛卡尔积合并两个没有共同列的dataframe，相当于按⾏号求笛卡尔积。

最终效果如下以下代码是参考别⼈的代码修改的：def cartesian_df(A,B):new_df = pd.DataFrame(columns=list(A).extend(list(B)))for _,A_row in A.iterrows():for _,B_row in B.iterrows():row = A_row.append(B_row)new_df = new_df.append(row,ignore_index=True)return new_df#这个⽅法，如果两张表列名重复会出错这段代码的思路是对两个表的每⼀⾏进⾏循环，运⾏速度⽐较慢，复杂度应该是O(m*n)，m是A表的⾏数，n是B表的⾏数。

因为我⽤到的合并表⾏数⽐较多，时间太慢，所以针对上⾯的代码进⾏了优化。

思路是利⽤dataframe的merge功能，先循环复制A表，将循环次数添加为列，直接使⽤merge合并，复杂度应该为O(n)（n是B表的⾏数），代码如下：def cartesian_df(df_a,df_b):'求两个dataframe的笛卡尔积'#df_a 复制n次，索引⽤复制次数new_df_a = pd.DataFrame(columns=list(df_a))for i in range(0,df_b.shape[0]):df_a['merge_index'] = inew_df_a = new_df_a.append(df_a,ignore_index=True)#df_b 设置索引为⾏数df_b.reset_index(inplace = True, drop =True)df_b['merge_index'] = df_b.index#mergenew_df = pd.merge(new_df_a,df_b,on=['merge_index'],how='left').drop(['merge_index'],axis = 1)return new_df#两个原始表中不能有列名'merge_index'使⽤⼀张8⾏的表和⼀张142⾏的表进⾏测试，优化前的⽅法⽤时：5.560689926147461秒优化后的⽅法⽤时：0.1296539306640625秒（142⾏的表作为b表）根据计算原理，将⾏数少的表放在b表可以更快，测试⽤时：0.021603107452392578秒（8⾏的表作为b表）这个速度已经达到预期，基本感觉不到等待，优化完成。

pythonmerge、concat合并数据集的实例讲解数据规整化：合并、清理、过滤pandas和python标准库提供了⼀整套⾼级、灵活的、⾼效的核⼼函数和算法将数据规整化为你想要的形式！本篇博客主要介绍：合并数据集：.merge()、.concat()等⽅法，类似于SQL或其他关系型数据库的连接操作。

合并数据集1） merge 函数参数参数说明left参与合并的左侧DataFrameright参与合并的右侧DataFramehow连接⽅式：‘inner'（默认）；还有，‘outer'、‘left'、‘right'on⽤于连接的列名，必须同时存在于左右两个DataFrame对象中，如果位指定，则以left和right列名的交集作为连接键left_on左侧DataFarme中⽤作连接键的列right_on右侧DataFarme中⽤作连接键的列left_index将左侧的⾏索引⽤作其连接键right_index将右侧的⾏索引⽤作其连接键sort根据连接键对合并后的数据进⾏排序，默认为True。

有时在处理⼤数据集时，禁⽤该选项可获得更好的性能suffixes字符串值元组，⽤于追加到重叠列名的末尾，默认为（‘_x',‘_y'）.例如，左右两个DataFrame对象都有‘data'，则结果中就会出现‘data_x'，‘data_y'copy设置为False，可以在某些特殊情况下避免将数据复制到结果数据结构中。

默认总是赋值1、多对⼀的合并（⼀个表的连接键列有重复值，另⼀个表中的连接键没有重复值）import pandas as pdimport numpy as npdf1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1': range(7)})df1data1key00b11b22a33c44a55a66bdf2 = pd.DataFrame({'key':['a','b','d'],'data2':range(3)})df2data2key00a11b22dpd.merge(df1,df2)#默认情况data1key data200b1data1key data211b126b132a044a055a0df1.merge(df2)data1key data200b111b126b132a044a055a0df1.merge(df2,on = 'key',how = 'inner')#内连接，取交集data1key data200b111b126b132a044a055a0df1.merge(df2,on = 'key',how = 'outer')#外链接，取并集，并⽤nan填充data1key data200.0b 1.011.0b 1.026.0b 1.032.0a0.044.0a0.055.0a0.063.0c NaN7NaN d 2.0df1.merge(df2,on = 'key',how = 'left')#左连接，左侧DataFrame取全部，右侧DataFrame取部分data1key data200b 1.011b 1.022a0.033c NaN44a0.055a0.066b 1.0df1.merge(df2,on = 'key',how = 'right')#右连接，右侧DataFrame取全部，左侧DataFrame取部分data1key data200.0b1data1key data211.0b126.0b132.0a044.0a055.0a06NaN d2如果左右侧DataFrame的连接键列名不⼀致，但是取值有重叠，可使⽤left_on、right_on来指定左右连接键df3 = pd.DataFrame({'lkey':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1': range(7)})df3data1lkey00b11b22a33c44a55a66bdf4 = pd.DataFrame({'rkey':['a','b','d'],'data2':range(3)})df4data2rkey00a11b22ddf3.merge(df4,left_on = 'lkey',right_on = 'rkey',how = 'inner')data1lkey data2rkey00b1b11b1b26b1b32a0a44a0a55a0a2、多对多的合并（⼀个表的连接键列有重复值，另⼀个表中的连接键有重复值）df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1': range(7)})df1data1key00b11b22a33c44a55a66bdf5 = pd.DataFrame({'key':['a','b','a','b','b'],'data2': range(5)})df5 = pd.DataFrame({'key':['a','b','a','b','b'],'data2': range(5)})df5data2key00a11b22a33b44bdf1.merge(df5)data1key data200b110b320b431b141b351b466b176b386b492a0102a2114a0124a2135a0145a2合并⼩结1）默认情况下，会将两个表中相同列名作为连接键2）多对多，会采⽤笛卡尔积形式链接（左表连接键有三个值‘1，3，5'，右表有两个值‘2，3'，则会形成，（1，2）（1，3）（3，1），（3，2）。

Python基础教程之pytest参数化详解⽬录前⾔源代码分析装饰测试类装饰测试函数单个数据⼀组数据组合数据标记⽤例嵌套字典增加测试结果可读性总结前⾔上篇博⽂介绍过，pytest是⽬前⽐较成熟功能齐全的测试框架，使⽤率肯定也不断攀升。

在实际⼯作中，许多测试⽤例都是类似的重复，⼀个个写最后代码会显得很冗余。

这⾥，我们来了解⼀下@pytest.mark.parametrize装饰器，可以很好的解决上述问题。

源代码分析def parametrize(self,argnames, argvalues, indirect=False, ids=None, scope=None): """ Add new invocations to the underlying test function using the list of argvalues for the given argnames. Parametrization is performed during the collection phase. If you need to setup expensive resourcessee about setting indirect to do it rather at test setup time. # 使⽤给定argnames的argValue列表向基础测试函数添加新的调⽤，在收集阶段执⾏参数化。

:arg argnames: a comma-separated string denoting one or more argumentnames, or a list/tuple of argument strings. # 参数名：使⽤逗号分隔的字符串，列表或元祖，表⽰⼀个或多个参数名:arg argvalues: The list of argvalues determines how often atest is invoked with different argument values. If only oneargname was specified argvalues is a list of values. If Nargnames were specified, argvalues must be a list of N-tuples,where each tuple-element specifies a value for its respectiveargname. # 参数值：只有⼀个argnames，argvalues则是值列表。