python - 迭代Python字典中元组键的一部分

Question

我正在开发一个优化项目，其中有一系列以元组为键的字典和另一个字典(Gurobi 的决策变量)，其中键是其他字典中元组的第一个元素。我需要能够执行以下操作:

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，有 10,000 多个不同的地点/人物对)。

当我使用原始数据代替决策变量时，同样的过程会起作用，决策变量使用相同的(地点，人物)键。不幸的是，我在 Gurobi 模型本身中的变量必须是一个字典，并且它不能包含 person 键值。

有没有办法只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 中的值均为整数，data2 为小时，x 为小数。

total2 中的输出应类似于以下内容(假设每个人还有许多其他行):

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

这段代码本质上是计算每个人的“生产力得分”。决策变量 x 仅出于商业目的查看每个单独的地点，因此它不能包含人员标识符。另外，Gurobi 包对于如何格式化内容非常有限，所以我还没有找到一种方法来使用 x 的元组键。

Answer 1

通常，将值聚合到容器中的最有效方法是使用 for 循环并将值存储在字典中，就像您在示例中使用 total1 所做的那样。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。我还使用了total1.setdefault来稍微简化代码:

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}

但这不会产生您要求的结果。我无法一眼看出你是如何得到所显示的结果的，但这可能会帮助你朝着正确的方向前进。

如果将 qx 逻辑移至循环中，也可能会更容易阅读，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，如果您想经常这样做，可能值得在人员及其匹配位置之间创建交叉引用，如 @martijn-pieters 建议的那样(注意，您仍然需要一个 for循环进行初始交叉引用):

# 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
}