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生成给定条件的列表的所有组合

itertools combinatorics combinations python

MarcelKlockman · 技术社区 · 6 年前

我想为k个变量的列表生成长度n的所有组合。我可以这样做:

import itertools
import pandas as pd
from sklearn import datasets

dataset = datasets.load_breast_cancer()
X = dataset.data
y = dataset.target
df = pd.DataFrame(X, columns=dataset.feature_names)
features = dataset.feature_names

x = set(['mean radius', 'mean texture'])

for s in itertools.combinations(features, 3):
    if x.issubset(set(s)):
        print s

len(特征)=30,因此这将生成4060个组合,其中n=3。当n=10时,这是30045015个组合。

len(tuple(itertools.combinations(features, 10)

而不是生成所有组合,然后按某些条件进行过滤,如本例中所示, 在这种情况下,是否可以生成所有组合?

换句话说,生成所有组合,其中n=3、4、5。。。k、给定“平均半径”和“平均纹理”出现在组合中?

1 回复 | 直到 6 年前

nosklo 6 年前

只需生成组合 'mean radius' 和 'mean texture' 并将这两个元素添加到每个组合中,从而大大减少了组合的数量。这样你就不必过滤,生成的每个组合都会很有用。

# remove the fixed features from the pool:
features = set(features) - x 
for s in itertools.combinations(features, n - len(x)):
    s = set(s) & x # add the fixed features to each combination
    print(s)

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