CostKey=list(itertools.product(ProductionKey, SaleKey))
时间: 2024-02-23 19:56:09 浏览: 20
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。
相关问题
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]
这段代码是生成一个代表成本的列表,以及一个表示成本对应的键的列表。其中,TotalRow是一个整数,代表行数;TotalColumn也是一个整数,代表列数。rd.randint(50,200)是Python中的随机整数函数,将50~200之间的整数加入CostValue列表中。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` 中的一行进行排列的,所以 `matrix_permutations` 中的每个元素都是一个排列好的矩阵。
以下是一个示例:
假设有一个矩阵 `mp`:
```
mp = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]
```
使用 `row_permutations = [itertools.permutations(row) for row in mp]` 对每一行进行排列操作,并使用 `matrix_permutations = itertools.product(*row_permutations)` 对整个矩阵进行排列操作后,将得到以下 `matrix_permutations`:
```
[
((1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
((1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
((1, 2, 3), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
((1, 2, 3), (4, 6, 5), (7, 9, 8)),
((1, 3, 2), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
((1, 3, 2), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
((1, 3, 2), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
((1, 3, 2), (4, 6, 5), (7, 9, 8)),
((2, 1, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
((2, 1, 3), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
((2, 1, 3), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
((2, 1, 3), (4, 6, 5), (7, 9, 8)),
((2, 3, 1), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
((2, 3, 1), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
((2, 3, 1), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
((2, 3, 1), (4, 6, 5), (7, 9, 8)),
((3, 1, 2), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
((3, 1, 2), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
((3, 1, 2), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
((3, 1, 2), (4, 6, 5), (7, 9, 8)),
((3, 2, 1), (4, 5, 6), (7, 8, 9)),
((3, 2, 1), (4, 5, 6), (7, 9, 8)),
((3, 2, 1), (4, 6, 5), (7, 8, 9)),
((3, 2, 1), (4, 6, 5), (7, 9, 8))
]
```
可以看到,这里的每个元素都是一个排列好的矩阵,其中第一个元素 `((1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9))` 就是原始矩阵 `mp`,而其他元素则是对 `mp` 进行不同排列得到的。