Python:同时遍历许多大文件，获得第k行
与标题中一样-我有很多非常大的文本文件(> 10GB)，它们具有相同的重复结构.我想过滤掉一些信息，所以我想从它们中产生第k行，但同时遍历它们.我尝试过itertools:islice和izip，但是我无法将它们放在一起... 解决方案 鉴于您在谈论使用itertools.izip()，我假设您在这里使用的是Python 2. 使用 itertools.islice() 可以方便地从
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如何使用一组字符生成定长字符串的组合?
在Python中，如何生成具有一组字符的所有组合的字符串，直到一定长度? 我知道如何使用itertools生成所有组合和排列，但是我不知道如何生成动态长度的字符串. 例如: a = [0,1] 长度= 4 结果: [0000， 0001， 0010， 0011， 0100， 0101， 0110， 0111， 1000， 1001， 1101， 1110， 1111]
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笛卡尔积内存错误，将itertools.product转换为列表
我正在尝试创建列表列表的笛卡尔积.当我尝试将结果转换为列表时，它将给我一个内存错误.如果我在不将其转换为列表的情况下运行它，则运行正常. lists = [['a','b','c' ],['a','b','c' ],['a','b','c' ],['a','b','c' ],['a','b','c' ],['a','b','c' ],['a','b','c' ],['a','b','c' ]
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itertools.product消除重复的反向元组
昨天我问了一个问题，感谢蒂姆·彼得斯(Tim Peters)，问题已解决.问题在这里； itertools.product消除重复元素 新问题是此问题的进一步版本.这次，我将在元组内部生成元组.这是一个例子； lis = [[(1,2), (3,4)], [(5,2), (1,2)], [(2,1), (1,2)]] 当我在itertools.product函数中使用它时，这
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可逆笛卡尔积元素/索引转换功能
我遇到一个问题，我需要确定在其中的索引位置找到的元素 我编写了以下代码，可以很好地完成任务: import numpy as np def index_from_combination(meta_list_shape, index_combination ): list_product = np.prod(meta_list_shape) m_factor = np.cum
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带有字符串的Python Itertools排列
我想对字符串使用itertools排列，而不仅仅是字母. import itertools lst = list(permutations(("red","blue"),3)) #This returns [] 我知道我可以做类似的事情: a = list(permutations(range(3),3)) for i in range(len(a)): a[i] = list(m
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Python:为什么在函数中使用重载而不是* args(尤其是当参数的类型不影响函数运行方式时)
编辑: 我正在查看内置zip()函数的类型注释. 我了解重载(在类型检查的上下文中)可以根据给定的参数类型来修改函数的行为. @overload def zip(__iter1: Iterable[_T1]) -> List[Tuple[_T1]]: ... @overload def zip(__iter1: Iterable[_T1],
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如何基于字典键的相同值创建列表
我正在尝试将包含相同日期的字典连接在一起，并创建这些常用日期必须具有的温度值列表，然后提取这些值的最大值和最小值. 我有这个: data = [{'temp_min': 51.75, 'date': '2019-05-31', 'temp_max': 52.25}, {'temp_min': 52.5, 'date': '2019-05-31', 'temp_max': 52.8
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如何用生成器中的值填充2D Python numpy数组?
根据答案此处似乎没有一种简单的方法可以用生成器中的数据填充2D numpy数组. 但是，如果有人可以想到一种矢量化或以其他方式加快以下功能的方法，我将不胜感激. 这里的区别是我想批量处理生成器中的值，而不是在内存中创建整个数组.我能想到的唯一方法是使用for循环. import numpy as np from itertools import permutations per
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Python:itertools.islice无法循环运行
我有这样的代码: #opened file f goto_line = num_lines #Total number of lines while not found: line_str = next(itertools.islice(f, goto_line - 1, goto_line)) goto_line = goto_line/2 #checks for dat
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python中的顺序函数映射
我在列表中有很多功能: funcs = [f1, f2, f3, f4, f5] 和所有函数都返回一个参数，例如. f1 = lambda x: x*2 我想将所有这些功能映射在一起 result = lambda x: f5(f4(f3(f2(f1(x))))) 或遍历funcs def dispatch(x): for f in funcs:
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从itertools.chain对象获取一个数组
假设我有list_of_numbers = [[1, 2], [3], []]，我想要简单得多的对象列表对象x = [1, 2, 3]. 按照此相关解决方案的逻辑，我愿意 list_of_numbers = [[1, 2], [3], []] import itertools chain = itertools.chain(*list_of_numbers) 不幸的是，chain并
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尽管存在UnicodeDecodeError，Python 3 itertools.islice仍继续
我有一个监视日志文件的python 3程序.该日志除其他外包括用户编写的聊天消息.该日志是由我无法更改的第三方应用程序创建的. 今天，用户写了“텋 텋 "，它导致程序崩溃，并出现以下错误: future:
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是否有等效于Node.js的Python迭代器工具?
我正在尝试将一些使用Python的迭代器工具的代码移植到节点，但是我在那里看不到任何类似物. 我正在专门寻找itertools.combination()的替代品 我已经看过这个，但是它不完整且过时: node-intertools 解决方案 我对可用的解决方案不满意，因此我写了自己的解决方案: https://www.npmjs.com/package/iter-tools
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高效的笛卡尔积，不包括项
我正在尝试将11个值的所有可能的组合重复80次，但过滤掉总和大于1的情况.下面的代码实现了我正在尝试执行的工作，但需要花费几天的时间: import numpy as np import itertools unique_values = np.linspace(0.0, 1.0, 11) lst = [] for p in itertools.product(unique_values
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仅保留唯一区别在于顺序的List的唯一实例
使用此代码: from itertools import product list1 = ['Gabe', 'Taylor', 'Kyle', 'Jay'] list2 = ['Gabe', 'Taylor', 'Kyle', 'Jay', 'James', 'John', 'Tyde','Chris', 'Bruno', 'David'] list3 = ['Gabe', 'Taylor
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如何创建一个迭代器，该迭代器生成的项目在python中没有哪个项目的单个字符表示n次以上?
我创建了一个脚本，该脚本使用以下代码遍历sCharacters字符串中的所有字符组合: sCharacters = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789" iKeyLength = len(sCharacters) for sCharacterCombination in itertools.product(sCharacters, repeat=iK
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使用itertools将连续元组按第二个值分组
我有一组数据，格式为: X1 = [(1,1),(3,1),(5,0),(3,0),(2,1)] 我不知道如何将它们分组，这样: X2 = [[(1,1),(3,1)],[(5,0),(3,0)],[(2,1)]] 即它们按照每个元组中的第二个值以连续方式分组. 我知道是这样的: http://docs.python.org/2/library/itertools.
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在数字列表上应用算术运算而无需在python中重复
我们有以下python列表:[1,2,3,10]我要完成以下操作:创建一个接受列表并从算术运算列表中找出数字的函数:['+', '-', '/','*']哪些组合给我们6作为答案.我们不想重复，所以我们不想在解决方案中使用2*3和3*2.我们确实要列出未使用的数字，所以是(这里是1和10).对于2/1*3=6.0，2*3/1=6.0，3/1*2=6.0，3*2/1=6.0来说，都被认为是等效的，因
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按项目分组的元组列表
我以以下列表为例: [(148, Decimal('3.0')), (325, Decimal('3.0')), (148, Decimal('2.0')), (183, Decimal('1.0')), (308, Decimal('1.0')), (530, Decimal('1.0')), (594, Decimal('1.0')), (686, Decimal('1.0')), (7
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