Question

我正在开发一个优化项目，其中我有一系列带有元组作为键的字典和另一个字典（带有Gurobi的决策变量），其中键是其他字典中元组的第一个元素。我需要能够做到以下几点：

data1 = {(place, person): q}
data2 = {person: s}
x = {place: var}

qx = {k: x[k]*data1[k] for k in x}
total1 = {}
for key, value in qx.items():
    person = key[1]
    if person in total1:
        total1[person] = total1[person] + value
    else:
        total1[person] = value
total2 = {k: total1[k]/data2[k] for k in total1}

（请注意，data1，data2和x字典非常大，10,000个不同的地方/人对）。

当我使用原始数据代替使用相同（地点，人物）键的决策变量时，同样的过程也有效。不幸的是，我在Gurobi模型中的变量本身必须是字典，它不能包含人员键值。

有没有办法迭代元组键中的第一个值？

编辑：以下是一些示例值（敏感数据，因此占位符值）：

data1 = {(1, a): 28, (1, c): 57, (2, b): 125}
data2 = {a: 7.8, b: 8.5, c: 8.4}
x = {1: 0.002, 2: 0.013}

data1中的值都是整数，data2是小时，x是小小数。

total2中的输出应该类似于以下内容（假设每个人还有许多其他行）：

total2 = {a: 0.85, b: 1.2, c: 1.01}

此代码实质上是为每个人计算“生产力得分”。决策变量x仅针对业务目的查看每个单独的位置，因此它不能包含人员标识符。此外，Gurobi包对于如何格式化事物非常有限，所以我还没有找到一种方法甚至可以使用x的元组键。

Answer 1

通常，将值聚合到bin中的最有效方法是使用for循环并将值存储在字典中，就像在示例中使用total1一样。在下面的代码中，我修复了您的qx行，以便它运行，但我不知道这是否符合您的意图。我还使用total1.setdefault来简化代码：

a, b, c = 'a', 'b', 'c'
data1 = {(1, a): 28, (1, c): 57, (2, b): 125}
data2 = {a: 7.8, b: 8.5, c: 8.4}
x = {1: 0.002, 2: 0.013}

qx = {place, person: x[place] * value for (place, person), value in data1.items()}
total1 = {}
for (place, person), value in qx.items():
    total1.setdefault(person, 0.0)
    total1[person] += value
total2 = {k: total1[k] / data2[k] for k in total1}

print(total2)
# {'a': 0.0071794871794871795, 'c': 0.013571428571428571, 'b': 0.19117647058823528}

但这不会产生你要求的结果。我无法一眼就看出你如何得到你所展示的结果，但这可能会帮助你朝着正确的方向前进。

如果将qx逻辑移动到循环中，也可能更容易阅读，如下所示：

total1 = {}
for (place, person), value in data1.items():
    total1.setdefault(person, 0.0)
    total1[person] += x[place] * value
total2 = {k: total1[k] / data2[k] for k in total1}

或者，如果你想经常这样做，可能值得在人和他们匹配的地方之间创建一个交叉引用，正如@ martijn-pieters建议的那样（注意，你还需要一个for循环来做最初的交叉引用）：

# create a list of valid places for each person
places_for_person = {}
for place, person in data1:
    places_for_person.setdefault(person, [])
    places_for_person[person].append(place)
# now do the calculation
total2 = {
    person: 
    sum(
        data1[place, person] * x[place]
        for place in places_for_person[person]
    ) / data2[person]
    for person in data2
}

Answer 2

用于创建删除元组的新字典：

a, b, c = "a", "b", "c"
data1 = {(1, a): 28, (1, c): 57, (2, b): 125}
total = list()

spot = 0 
for a in data1:
    total.append(list(a[1])) # Add new Lists to list "total" containing the Key values
    total[spot].append(data1[a]) # Add Values to Keys judging from their spot in the list
    spot += 1 # to keep the spot in correct place in lists

total = dict(total) # convert it to dictionary
print(total)

输出：

{'a': 28, 'c': 57, 'b': 125}

迭代Python字典中的部分元组键

2 个答案: