Question

考虑我有一个dict，其中包含由键表示的n种不同类型：x1, x2 ..xn

为简单起见，我们举一个小例子：

{"x1":["foo1", "goo1" ,"doo1"], "x2":["foo2","goo2"]}

我想计算上述笛卡尔积。我的输出应该是：

{"output":[{"x1":"foo1", "x2":"foo2"}, {"x1":"foo1", "x2":"goo2"}, {"x1":"goo1", "x2":"foo2"} , {"x1":"goo1", "x2":"goo2"}, {"x1":"doo1", "x2":"foo2"} {"x1":"doo1", "x2":"goo2"}]}

我是否应该遍历输入字典键中的每个unique pair并计算其笛卡尔积并附加其值？如果出现另一个值，我如何连接其余的值让我们说x3？

在这种方法中，我将计算x2 * x2值的笛卡尔积然后是x2 * x3值，如何将结果合并为x1 * x2 * x3？

你能想到更简单的算法和有效的算法吗？或者这应该是这样的？

Answer 1

您可以使用itertools.product获取笛卡尔积。要为新的dicts重建键值对，您可以先冻结键的顺序（.keys和.values在所有Python版本中都不能保证排序，除非dict是在取出笛卡尔积之前，通过调用列表来改变它。笛卡尔积的值现在维持键的顺序，现在可以使用zip 安全地构建生成的词组的键值对：

from itertools import product
from pprint import pprint

dct = {"x1":["foo1", "goo1" ,"doo1"], "x2":["foo2","goo2"]}

keys = list(dct)
lst = [dict(zip(keys, vals)) for vals in product(*[dct[k] for k in keys])]
pprint(lst)

[{'x1': 'foo1', 'x2': 'foo2'},
 {'x1': 'foo1', 'x2': 'goo2'},
 {'x1': 'goo1', 'x2': 'foo2'},
 {'x1': 'goo1', 'x2': 'goo2'},
 {'x1': 'doo1', 'x2': 'foo2'},
 {'x1': 'doo1', 'x2': 'goo2'}]

这将扩展为原始列表包含的值列表。

Answer 2

您可以在理解中使用product模块中的itertools：

from itertools import product

a = {"x1":["foo1", "goo1" ,"doo1"], "x2":["foo2","goo2"]}
final = [{i:j for i, j in zip(a.keys(), k)} for k in product(*a.values())]
# Or:
# final = [dict(zip(a.keys(), k)) for k in product(*a.values())]
# Or:
# final = list(map(lambda x: dict(zip(a.keys(), x)), product(*a.values())))

print(final)

输出：

[{'x1': 'foo1', 'x2': 'foo2'},
 {'x1': 'foo1', 'x2': 'goo2'},
 {'x1': 'goo1', 'x2': 'foo2'},
 {'x1': 'goo1', 'x2': 'goo2'},
 {'x1': 'doo1', 'x2': 'foo2'},
 {'x1': 'doo1', 'x2': 'goo2'}]

为n种不同类型创建笛卡尔积

2 个答案: