我有图像索引列表,它的长度是 60000。我想创建另一个包含随机索引对的列表。这里的约束是产品集的每个元素都应该包含不同的索引。换句话说,我不想自己将索引与它配对。
目前我一直在使用 itertools.product
方法和 for
循环。
pairs = []
for pair in itertools.product(indexes, indexes):
if pair[0]!=pair[1]:
pairs.append(pair)
问题是它花了很多时间,而且我无法使用我的电脑,因为它卡住了。
有更好的方法吗?
最佳答案
你可以懒惰地做而不存储它们:
pairs = filter(lambda x: x[0] != x[1], itertools.product(indexes, indexes))
如果使用 python2
,请使用 itertools.ifilter
使用 itertools 的想法是您不需要预先计算所有内容,而是要求一次计算一项(计算)。
我做了一个由@Deepak Saini 提出的时间比较,即 live here :
import numpy as np
import itertools
indexes = np.arange(1000)
def pairs(indexes):
pairs = []
for pair in itertools.product(indexes, indexes):
if pair[0]!=pair[1]:
pairs.append(pair)
return pairs
def iter_pairs(indexes):
return filter(lambda x: x[0] != x[1], itertools.product(indexes, indexes))
def iter_pairs_no_lambda(indexes):
def comp(x):
return x[0] != x[1]
return filter(comp, itertools.product(indexes, indexes))
import time
for f in (pairs, iter_pairs, iter_pairs_no_lambda):
print(f.__name__)
t1 = time.time()
res = f(indexes)
print("Took {}".format(time.time() - t1))
结果:
pairs
Took 1.012538194656372
iter_pairs
Took 0.04567384719848633
iter_pairs_no_lambda
Took 0.0002455711364746094
关于python - 创建笛卡尔积的最快方法,对内没有重复元素,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53518210/