![]() N-uplets de longueur r, tous les ré-arrangements possibles, sans répétition d'éléments Produit cartésien, équivalent à une boucle for imbriquée Zip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-') -> Ax By C- D. Sous-itérateurs groupés par la valeur de key(v) Éléments de seq pour lesquels pred(elem) est fauxįilterfalse(lambda x: x%2, range(10)) -> 0 2 4 6 8 Itérateurs se terminant par la séquence d'entrée la plus courte :Ĭom_iterable() -> A B C D E FĬompress('ABCDEF', ) -> A C E F Par exemple, l'opérateur de multiplication peut être appliqué à deux vecteurs pour créer un produit scalaire efficace : sum(map(operator.mul, vecteur1, vecteur2)).Įlem, elem, elem. Le même résultat peut être obtenu en Python en combinant map() et count() pour former map(f, count()).Ĭes outils et leurs équivalents natifs fonctionnent également bien avec les fonctions optimisées du module operator. Par exemple, SML fournit un outil de tabulation tabulate(f) qui produit une séquence f(0), f(1). Ensemble, ils forment une « algèbre d'itérateurs » rendant possible la construction rapide et efficace d'outils spécialisés en Python. Toutes ont été retravaillées dans un format adapté à Python.Ĭe module standardise un ensemble de base d'outils rapides et efficaces en mémoire qui peuvent être utilisés individuellement ou en les combinant. _partitions, .Itertools - Fonctions créant des itérateurs pour boucler efficacement ¶Ĭe module implémente de nombreuses briques d'itérateurs inspirées par des éléments de APL, Haskell et SML. Obtain a count of the number of partitions without enumerating them, there Is the ordered_partition function which is quite fast. And to obtain partitions as a list instead of a dictionary, there ![]() There is also a routine kbins that will give a variety of permutations Integer partitions, and the latter gives enumerated partitions of elements. Routines: partitions and multiset_partitions. > from import variations > list ( variations (, 2 )) > list ( variations (, 2, True )) partitions #Īlthough the combinatorics module contains Partition and IntegerPartitionĬlasses for investigation and manipulation of partitions, there are a fewįunctions to generate partitions that can be used as low-level tools for Iteration is not finite, or because iteration might induce an unwantedĬomputation), it should disable it by setting the _iterable attribute to False. The Python sense but does not desire this behavior (e.g., because its Which will override the checks here, including the exclude test.Īs a rule of thumb, some SymPy functions use this to check if they should You can also set the _iterable attribute to True or False on your class, ToĮxclude multiple items, pass them as a tuple. If you want a pure Python definition, make exclude=None. That the iterable is not a string or a mapping, so those are excludedīy default. ![]() When SymPy is working with iterables, it is almost always assuming True also indicates that the iterator is finite, e.g. ![]() Return a boolean indicating whether i is SymPy iterable. ![]() from import is_sequence > from types import GeneratorType > is_sequence () True > is_sequence ( set ()) False > is_sequence ( 'abc' ) False > is_sequence ( 'abc', include = str ) True > generator = ( c for c in 'abc' ) > is_sequence ( generator ) False > is_sequence ( generator, include = ( str, GeneratorType )) True. ![]()
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