CostKey=list(itertools.product(ProductionKey, SaleKey))

时间: 2024-02-23 12:56:09 浏览: 91
这行代码使用了Python的itertools库中的product函数，将ProductionKey和SaleKey两个列表进行了笛卡尔积，生成了一个新的列表CostKey。其中，ProductionKey和SaleKey分别代表生产线和销售渠道。CostKey中的每个元素都是一个由ProductionKey和SaleKey对应的元素组成的元组，即代表了生产线和销售渠道的一种组合。这个CostKey列表中的元组可以用于索引对应的成本值，从而计算出每个生产线和销售渠道的成本。
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CostValue=[] for i in range(0,TotalRow): for j in range(0, TotalColumn): CostValue.append(rd.randint(50,200)) CostKey=list(itertools.product(ProductionKey, SaleKey))#笛卡尔积乘 CostKey = [tuple(x) for x in CostKey]

接下来通过itertools库中的product函数，生成两个列表的笛卡尔积，即所有ProductionKey和SaleKey的组合。再将这个组合转化为元组，放入CostKey列表中。这样，就可以通过CostKey列表中的元组来索引对应的成本值。

row_permutations = [itertools.permutations(row) for row in mp] matrix_permutations = itertools.product(*row_permutations)那这里的matrix_permutations呢，给我一些示例

matrix_permutations = itertools.product(*row_permutations) 会对 row_permutations 中的每个迭代器进行排列，然后将它们的笛卡尔积作为最终结果。因为 row_permutations 中的每个迭代器都是对应矩阵 mp ...

import random import itertools list(itertools.product(range(1, 6), range(1, 4))) n = 5 random_list = itertools.product(range(1, 6), range(1, 4)) a = random.sample(random_list, n) print(a)

random_list = list(itertools.product(range(1, 6), range(1, 4))) n = 5 a = random.sample(random_list, n) print(a) 这段代码将从 (1, 1) 到 (5, 3) 的所有可能组合中随机选择 5 个组合，并将结果...

param_list = list(itertools.product(param_w, param_nodes)) 转成matlab

在Matlab中，您可以将以下Python代码转换为对应的...然后，使用:()操作符将网格矩阵展开为行向量，并将结果存储在param_list中。请注意，此处的param_w和param_nodes是示例列表，您需要根据实际情况进行修改。

row_permutations = [itertools.permutations(row) for row in mp]，row_permutations中排在前面的矩阵是哪些？给我一个实例

因为 itertools.permutations(row) 返回的是一个迭代器，所以 row_permutations 中每个元素也都是一个迭代器。 在 row_permutations 中，排在前面的矩阵是矩阵 mp 中的第一行对应的排列结果。以下是一个...

import hashlib import itertools key = 'c2979c7124' dir = '1234567890abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' dir_list = itertools.product(dir, repeat=4) for i in dir_list: m=' '.join(i) res.update(m) res = hashlib.md5() res1=res.hexdigest() if res1[0:10] == key: print(i) print(res)

dir_list = itertools.product(dir, repeat=4) for i in dir_list: m = ''.join(i) res = hashlib.md5(m.encode('utf-8')) res1 = res.hexdigest() if res1[:10] == key: print(i) print(res1) ...

learning_rate = list(itertools.product([0.001, 0.01, 0.1], repeat=2))

这行代码使用了 itertools 库中的 product() 函数，用于生成两个列表的笛卡尔积。在这里，第一个列表是 [0.001, 0.01, 0.1]，第二个列表也是 [0.001, 0.01, 0.1]。repeat=2 意味着将这两个列表重复两次，因此生成的...

flag = True while(flag): key = {} row_permutations = [itertools.permutations(row) for row in mp] matrix_permutations = itertools.product(*row_permutations) for permutation in matrix_permutations: for i in range(len(mp)): for j in range(len(mp[i])): key[most_common_letters_m[i][permutation[i][j]]] = mf[i][j] decrypted_text = decrypt(cipher_text, key) if is_plaintext(decrypted_text, words): flag=False return key我最后修改flag跳出循环了吗

根据你提供的代码，flag在循环开始时被设置为True，并且在一些条件满足时被设置为False。如果在循环结束后，flag的值仍然是True，那么说明循环没有被break中止，也就是说没有满足设置flag为False的...

修改这些代码 while(flag): key = {} for i in range(6): mp[i] = itertools.permutations(range(len(mf[i]))) #result = list(itertools.product(p1, p2, p3)) for i in range(6): for j in range(len(mf[i])): print(next(mp[i][j]), end=" ")

for p1 in itertools.permutations(range(len(mf[0]))): for p2 in itertools.permutations(range(len(mf[1]))): for p3 in itertools.permutations(range(len(mf[2]))): for p4 in itertools.permutations(range...

for i in itertools.product(data, repeat=password_length): guess = "".join(i)

通过使用itertools.product函数生成所有可能的组合，并通过"".join函数将每个组合转换为字符串形式，可以方便地生成所有可能的密码猜测。但需要注意的是，随着data的大小和password_length的增加，生成的可能组合...

解释一下这段代码：itertools.permutations('ABCD') itertools.combinations('ABCDEF', 3) itertools.product('ABCD', '123') itertools.cycle(('A', 'B', 'C'))

当调用itertools.product('ABCD', '123')时，它会返回一个迭代器，该迭代器生成由两个给定可迭代对象中的元素组成的元组。对于字符串'ABCD'和'123'，它会生成包含所有可能组合的元组，例如：('A', '1')，('A', '2'...

match_list = list(itertools.permutations(team_b, 3))解释

这段代码使用了itertools.permutations函数来生成一个由团队B成员的所有可能排列组合组成的列表。itertools.permutations函数接受一个可迭代对象和一个整数参数，返回一个由所有可能的排列组合组成的迭代器。 ...

while(flag): key = {} for i in range(6): mp[i] = itertools.permutations(range(len(mf[i]))) #result = list(itertools.product(p1, p2, p3)) for i in range(6): for j in range(len(mf[i])): key.update({most_common_letters_m[i][mp[j]]: mf[i][j]}) decrypted_text = decrypt(cipher_text, key) if is_plaintext(decrypted_text, words): flag=False return key 修改

在这个修改中，将 mp 中的元素改为了 itertools.permutations 对象，然后在循环中使用 next 函数获取了每个 itertools.permutations 对象中的下一个元素，将其作为列表的索引来访问 mf 列表中的元素，构建...

import itertools# 定义多个数组array1 = [1, 2, 3, 4, 5]array2 = [2, 4, 6, 8, 10]array3 = [1, 3, 5, 7, 9]# 定义组合长度n = 3# 生成所有可能的组合combinations = itertools.combinations((array1, array2, array3), n)# 查找不重复的数字unique_numbers = set()for combination in combinations: flattened = list(itertools.chain.from_iterable(combination)) for number in flattened: if flattened.count(number) == 1: unique_numbers.add(number)# 输出结果print(unique_numbers)

4. 调用 itertools.combinations 函数来生成所有可能的组合，将其存储在变量 combinations 中。 5. 遍历所有组合，将其展开成一个一维列表 flattened，然后遍历该列表中的所有数字，如果该数字在列表中出现的次数为 ...

mport itertools ingredients = combinations = list(itertools.combinations(ingredients, 2)) for combo in combinations: print(f"{combo[0]} + {combo[1]}")里面的itertools是什么意思

在上面的代码中，我们使用了 itertools.combinations() 函数来生成给定列表 ingredients 中所有可能的两两组合。这个函数接受一个可迭代对象和一个整数参数作为输入，返回一个迭代器，生成给定可迭代对象中指定...

indices = list(itertools.combinations(range(features.shape[0]), 2))报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

抱歉，我之前的代码有误。features应该是一个numpy数组或者PyTorch张量，而不是一个普通的Python列表才能使用shape属性。请将代码中的features替换为以下代码，即可解决该问题： python ...

itertools.product

cartesian_product = itertools.product(list1, list2) for item in cartesian_product: print(item) This will output: (1, 'a') (1, 'b') (2, 'a') (2, 'b') (3, 'a') (3, 'b') Note that the ...

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