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具有可变深度的 Python 嵌套列表推导式

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 05:02:44 25 4
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我正在编写一个程序,其中使用不同的方法来拟合数据集,在最后一步中,我想对模型进行分布,然后针对验证集进行测试以选择最佳分布。为此,我需要总和为 1(所有模型的总重量)的列表。对于3个模型的情况,我使用以下代码:

Grid = np.arange(0,1.1,0.1)
Dists = [[i,j,k] for i in Grid for j in Grid for k in Grid if i+j+k==1]

我现在正在寻找一种方法将其推广到任意数量的模型,例如 d,而无需事先指定 d 是什么。我查看了 np.tensordot 和 np.outer,但无法找到一种方法来完成这项工作。任何想法,将不胜感激。干杯,狮子座

最佳答案

您正在寻找itertools.product :

from itertools import product
Dists = [list(p) for p in product(Grid, repeat=3) if sum(p) == 1]

关于具有可变深度的 Python 嵌套列表推导式,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25732270/

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