Question

在Python中，我使用itertools.product（）函数为模拟生成输入参数。

我有一个需要4个输入参数a1，a2，b1和b2的测试功能。我使用下面的代码生成参数。例如：

params = itertools.product(range(10,41,2), range(10,41,2), range(0, 2), range(5, 31, 5))

...这给了我3072个组合。不幸的是，某些组合在逻辑上毫无意义。 E. g。如果a2大于a1，则测试结果是无用的，当b1等于0时，b2的值完全无关 - 所以测试这样的组合是没有意义的。

是否有可能限制或过滤笛卡尔积，只需手动执行并嵌套for循环？因为我的实际用例有超过4个参数，所以我喜欢itertools中笛卡尔积函数的便利性。

任何想法或替代方案？任何帮助表示感谢，谢谢。

Answer 1

您可以使用列表理解或itertools.ifilter：

filtered_params = itertools.ifilter
    (lambda (a1, a2, b1, b2): a1 <= a2 and (b1 != 0 or b2 == 5), params)

请注意，这两个版本都会在引擎盖下循环和过滤掉。如果你想避免这种情况，你需要构建一个改进的算法来创建没有不受欢迎的元组。

Answer 2

一个选项是让params另一个生成器，它本身来自itertools.product。

例如：

params = (prod for prod in itertools.product(...) if prod[2] <= prod[1])

您可以在if之后添加任何内容，具体取决于条件。例如，prod[2] <= prod[1] and prod[3] != 0将检查您在问题中陈述的条件，仅通过您需要的结果并丢弃任何未通过测试的产品。

Answer 3

如果您有许多参数，使用像python-constraint这样的模块的基于约束的方法可能更容易使用 - 让它努力确定哪些组合是有效的。

这看起来像

from constraint import Problem

prob = Problem()
prob.addVariables(["a1", "a2"], range(10,41,2))
prob.addVariable("b1", [0, 2])
prob.addVariable("b2", range(5, 31, 5))
prob.addConstraint(lambda a1, a2: a2 <= a1, ["a1", "a2"])
prob.addConstraint(lambda b1, b2: b1 != 0 or b2 == 5, ["b1", "b2"])

for params in prob.getSolutionIter():
    run_sim(**params)

Answer 4

您可以将列表理解与对所选参数的任何限制结合使用。我建议在执行此操作之前将参数放在一个集合中，以确保没有不必要的代码。在上面提到的情况下我不会发生，但是并不总是使用range来生成参数选项。

例如，这里创建了一个元组参数列表，如果参数1大于参数2 + 10，它只是一个有效的组合：

acceptableParamCombinations = 
[ (p1,p2) for p1 in set(range(10,41,2)) for p2 in set(range(10,41,2)) if p1 > p2 + 10 ]

Answer 5

在这种情况下，使用numpy的向量操作表达规则可能是最方便/直观/可读的。 E.g：

import numpy as np

arr = np.array(list(params), dtype = [('a1',int),('a2',int),('b1',int),('b2',int)])
arr = arr[ arr['a2'] <= arr['a1'] ]
arr = arr[ arr['b1'] != 0 ]

Python笛卡儿的产品和条件？

5 个答案: