從未知數量的串列中回傳每個可能的元素組合

我正在嘗試創建自己的模型擬合函式（我知道 SciPy 存在，但我想自己做）并且我希望它能夠采用任意數量的模型引數。但是，我遇到的問題是我不知道如何概括未知數量的模型引數。

假設我有兩個引數（例如，擬合一條簡單的 y=mx c 直線）。對于每個引數，我都有一個包含一系列值的串列。然后，我想嘗試這兩個串列中所有可能的元素組合，并使用最小二乘擬合來找到最佳的引陣列合。示例代碼：

import numpy as np

#define parameter lists 
p_list_1 = np.linspace(0, 10, 11)
p_list_2 = np.linspace(0, 10, 11)

# get every combination of parameter values
for param_1 in p_list_1:
    for param_2 in p_list_2:

        p_combo = [param_1, param_2]

        # and then I would use this parameter combination to fit a model, compute the residuals, etc.

但是，這種方法只有在我知道我要適應的引數數量時才有效，如果我想添加對可變數量引數的支持，這種方法會變得非常麻煩。例如，嘗試適應 5 個引數意味著我需要執行以下操作：

import numpy as np

# define parameter lists
p_list_1 = np.linspace(0, 10, 11)
p_list_2 = np.linspace(0, 10, 11)
p_list_3 = np.linspace(0, 10, 11)
p_list_4 = np.linspace(0, 10, 11)
p_list_5 = np.linspace(0, 10, 11)

# define number of parameters
n_params = 5

### Skip lines for 1, 2, 3, 4 parameters ###

if n_params == 5:
    for param_1 in p_list_1:
        for param_2 in p_list_2:
            for param_3 in p_list_3:
                for param_4 in p_list_4:
                    for param_5 in p_list_5:
                        
                        p_combo = [param_1, param_2, param_3, param_4, param_5]
                        
                        # and then I would use this parameter combination to fit a model, compute the residauls, etc.

這種方法顯然不是最好的方法，并且需要我手動添加對特定數量引數的支持。

所以，我的問題是，給定任意數量的串列，是否有一種簡潔的方法可以從所述串列中獲取每個可能的元素組合？

編輯：

我在這里找到了答案。下面是一些代碼供參考：

import itertools
import numpy as np

# define parameter ranges
p_list_1 = np.linspace(0, 10, 11)
p_list_2 = np.linspace(0, 10, 11)
p_list_3 = np.linspace(0, 10, 11)

# combine parameter ranges into single list
long_list = [p_list_1, p_list_2, p_list_3]

# generate Cartesian product/all combinations/all permutations
for combo in itertools.product(*long_list): # note the asterisk
    print(combo)

這會從任意數量的串列中生成每個可能的元素組合，前提是這些串列位于主串列中。這正是我一直在尋找的。

uj5u.com熱心網友回復：

我建議使用 itertools 的功能產品

import itertools

import numpy as np

p_list_1 = np.linspace(0, 10, 11)
p_list_2 = np.linspace(0, 10, 11)
p_list_3 = np.linspace(0, 10, 11)


for combo in itertools.product(p_list_1,p_list_2,p_list_3):
    print(combo)

print (len(list(itertools.product(p_list_1,p_list_2,p_list_3)))) #prins 1331

uj5u.com熱心網友回復：

假設您想為每個引數使用相同的引數串列（例如，每個引數應該從 0 到 10 以 1 為步長），對于r引數，那么沒有理由維護單獨的引數串列：

def param_list_builder(r, a=0, b=10, n=11):
    return list(itertools.product(np.linspace(a, b, n), repeat=r))

不過，您可能不想同時將所有組合存盤在記憶體中。如果您一次只訓練一個模型，那么沒有理由一次需要一組以上的引數。在這種情況下，您應該使用生成器：

def param_generator(r, a=0, b=10, n=11):
    return itertools.product(np.linspace(a, b, n), repeat=r)

然后，在測驗您的模型時：

for params in param_generator(3, 0, 10, 11):
    test_model(params)

或者，如果您想隨時獲取一些引數：

In [10]: p_gen = param_generator(2, 0, 3, 4)

In [11]: next(p_gen)
Out[11]: (0.0, 0.0)

In [12]: next(p_gen)
Out[12]: (0.0, 1.0)

In [13]: next(p_gen)
Out[13]: (0.0, 2.0)

In [14]: next(p_gen)
Out[14]: (0.0, 3.0)

In [15]: next(p_gen)
Out[15]: (1.0, 0.0)

In [16]: next(p_gen)
Out[16]: (1.0, 1.0)

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標籤：Python 麻木的

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