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這期內容當中小編將會給大家帶來有關如何在Python中使用itertools標準庫,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
itertools是python內置的模塊,使用簡單且功能強大,這里嘗試匯總整理下,并提供簡單應用示例;如果還不能滿足你的要求,歡迎加入補充。
使用Python標準庫itertools只需簡單一句導入:import itertools
chain()
與其名稱意義一樣,給它一個列表如 lists/tuples/iterables,鏈接在一起;返回iterables對象。
letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] booleans = [1, 0, 1, 0, 0, 1] print(list(itertools.chain(letters,booleans))) #輸出:['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 1, 0, 1, 0, 0, 1] print(tuple(itertools.chain(letters,letters[3:]))) #輸出('a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'd', 'e', 'f') print(set(itertools.chain(letters,letters[3:]))) #輸出:{'a', 'd', 'b', 'e', 'c', 'f'} print(list(itertools.chain(letters,letters[3:]))) #輸出:['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'd', 'e', 'f'] for item in list(itertools.chain(letters,booleans)): print(item)
count()
生成無界限序列,count(start=0, step=1) ,示例從100開始,步長為2,循環10,打印對應值;必須手動break,count()會一直循環。
i = 0 for item in itertools.count(100,2): i += 1 if i > 10 : break print(item)
filterfalse()
Python filterfalse(contintion,data) 迭代過濾條件為false的數據。如果條件為空,返回data中為false的項;
booleans = [1, 0, 1, 0, 0, 1] numbers = [23, 20, 44, 32, 7, 12] print(list(itertools.filterfalse(None,booleans))) #輸出:[0, 0, 0] print(list(itertools.filterfalse(lambda x : x < 20,numbers))) #輸出:[23, 20, 44, 32]
compress()
返回我們需要使用的元素,根據b集合中元素真值,返回a集中對應的元素。
print(list(itertools.compress(letters,booleans))) # ['a', 'c', 'f']
starmap()
針對list中的每一項,調用函數功能。starmap(func,list[]) ;
starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]) --> 32 9 1000 >>> from itertools import * >>> x = starmap(max,[[5,14,5],[2,34,6],[3,5,2]]) >>> for i in x: >>> print (i) 14 34 5
repeat()
repeat(object[, times]) 重復times次;
repeat(10, 3) --> 10 10 10
dropwhile()
dropwhile(func, seq );當函數f執行返回假時, 開始迭代序列
dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1
takewhile()
takewhile(predicate, iterable);返回序列,當predicate為true是截止。
takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4
islice()
islice(seq[, start], stop[, step]);返回序列seq的從start開始到stop結束的步長為step的元素的迭代器
for i in islice("abcdef", 0, 4, 2):#a, c print i
product()
product(iter1,iter2, ... iterN, [repeat=1]);創建一個迭代器,生成表示item1,item2等中的項目的笛卡爾積的元組,repeat是一個關鍵字參數,指定重復生成序列的次數
# product('ABCD', 'xy') --> Ax Ay Bx By Cx Cy Dx Dy # product(range(2), repeat=3) --> 000 001 010 011 100 101 110 111 for i in product([1, 2, 3], [4, 5], [6, 7]): print i (1, 4, 6) (1, 4, 7) (1, 5, 6) (1, 5, 7) (2, 4, 6) (2, 4, 7) (2, 5, 6) (2, 5, 7) (3, 4, 6) (3, 4, 7) (3, 5, 6) (3, 5, 7)
permutations()
permutations(p[,r]);返回p中任意取r個元素做排列的元組的迭代器
for i in permutations([1, 2, 3], 3): print i (1, 2, 3) (1, 3, 2) (2, 1, 3) (2, 3, 1) (3, 1, 2) (3, 2, 1)
combinations()
combinations(iterable,r);創建一個迭代器,返回iterable中所有長度為r的子序列,返回的子序列中的項按輸入iterable中的順序排序
note:不帶重復
for i in combinations([1, 2, 3], 2): print i (1, 2) (1, 3) (2, 3)
combinations_with_replacement()
同上, 帶重復 例子:
for i in combinations_with_replacement([1, 2, 3], 2): print i (1, 1) (1, 2) (1, 3) (2, 2) (2, 3) (3, 3)
應用示例
求質數序列中1,3,5,7,9,11,13,15三個數之和為35的三個數;
def get_three_data(data_list,amount): for data in list(itertools.combinations(data_list, 3)): if sum(data) == amount: print(data) #(7, 13, 15)
1、云計算,典型應用OpenStack。2、WEB前端開發,眾多大型網站均為Python開發。3.人工智能應用,基于大數據分析和深度學習而發展出來的人工智能本質上已經無法離開python。4、系統運維工程項目,自動化運維的標配就是python+Django/flask。5、金融理財分析,量化交易,金融分析。6、大數據分析。
上述就是小編為大家分享的如何在Python中使用itertools標準庫了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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