Python实现求笛卡尔乘积的方法

本文实例讲述了Python实现求笛卡尔乘积的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

在数学中,两个集合X和Y的笛卡尓乘积(Cartesian product),又称直积,表示为X × Y,第一个对象是X的成员而第二个对象是Y的所有可能有序对的其中一个成员。假设集合A={a,b},集合B={0,1,2},则两个集合的笛卡尔积为{(a,0), (a,1), (a,2), (b,0), (b,1), (b, 2)}。有时我们需要在python求两个list的笛卡尔乘积,其实很简单,一行代码搞定。

例如,求a={1,2,3}与b={0,1,2}的笛卡尔乘积,与a={1,2,3}自身的笛卡尔乘积,python代码如下:

#-*-coding:utf-8-*-

import itertools;

a=[1,2,3];

b=[4,5,6];

print "a,b的笛卡尔乘积:",

for x in itertools.product(a,b):

print x,

print;

print "a自身的笛卡尔乘积:",

for x in itertools.product(a,a):

print x,

运行结果如下:

值得注意的是,这里的itertools并不是什么我自己引入的工具,是一个python的标准库,直接引入就可以使用了。

就像C语言的头文件一个道理。

PS:这里再为大家推荐几款计算工具供大家进一步参考借鉴:

在线一元函数(方程)求解计算工具:http://tools.jb51.net/jisuanqi/equ_jisuanqi

科学计算器在线使用_高级计算器在线计算:http://tools.jb51.net/jisuanqi/jsqkexue

在线计算器_标准计算器:http://tools.jb51.net/jisuanqi/jsq

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

时间: 2017-09-13

log()方法返回x的自然对数,对于x>0. 语法 以下是log()方法的语法: import math math.log( x ) 注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入math模块,然后需要用math的静态对象来调用这个函数. 参数 x -- 这是一个数值表达式. 返回值 此方法返回x的自然对数,对于x>0. 例子 下面的例子显示了log()方法的用法. #!/usr/bin/python import math # This will import math module pri

复制代码 代码如下: /** * 计算两点之间距离 * @param _lat1 - start纬度 * @param _lon1 - start经度 * @param _lat2 - end纬度 * @param _lon2 - end经度 * @return km(四舍五入) */public static double getDistance(double _lat1,double _lon1, double _lat2,double _lon2){ double lat1 = (Math

exp()方法返回指数x: ex. 语法 以下是exp()方法的语法: import math math.exp( x ) 注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入math模块,然后需要用math的静态对象来调用这个函数. 参数 x -- 这是一个数值表达式 返回值 此方法返回指数x: ex. 例子 下面的例子显示了exp()方法的使用. #!/usr/bin/python import math # This will import math module print "math.exp

需求: 用户输入运算表达式,终端显示计算结果 代码: # !/usr/bin/env/ python3 # -*- coding: utf-8 -*- """用户输入计算表达式,显示计算结果""" __author__ = 'Jack' import re bracket = re.compile(r'\([^()]+\)') # 寻找最内层括号规则 mul = re.compile(r'(\d+\.?\d*\*-\d+\.?\d*)|(\d+\

较小文件处理方法: import hashlib import os def get_md5_01(file_path): md5 = None if os.path.isfile(file_path): f = open(file_path,'rb') md5_obj = hashlib.md5() md5_obj.update(f.read()) hash_code = md5_obj.hexdigest() f.close() md5 = str(hash_code).lower() re

本文实例讲述了python计算一个序列的平均值的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: def average(seq, total=0.0): num = 0 for item in seq: total += item num += 1 return total / num 如果序列是数组或者元祖可以简单使用下面的代码 def average(seq): return float(sum(seq)) / len(seq) 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

sqrt()方法返回x的平方根(x>0). 语法 以下是sqrt()方法的语法: import math math.sqrt( x ) 注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入math模块,然后需要用math的静态对象来调用这个函数. 参数 x -- 这是一个数值表达式. 返回值 此方法返回x的平方根,对于x>0. 例子 下面的例子显示了sqrt()方法的使用. #!/usr/bin/python import math # This will import math module pr

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在金融领域中,我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布.好的信用风控模型一般从准确性.稳定性和可解释性来评估模型. 一般来说.好人样本的分布同坏人样本的分布应该是有很大不同的,KS正好是有效性指标中的区分能力指标:KS用于模型风险区分能力进行评估,KS指标衡量的是好坏样本累计分布之间的差值. 好坏样本累计差异越大,KS指标越大,那么模型的风险区分能力越强. 1.crosstab实现,计算ks的核心就是好坏人的累积概率分布,我们采用pandas.crosstab函数来计算累积概率

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我们要编程计算所选直线的平均平方误差(MSE), 即数据集中每个点到直线的Y方向距离的平方的平均数,表达式如下: MSE=1n∑i=1n(yi−mxi−b)2 最初麻烦的写法 # TODO 实现以下函数并输出所选直线的MSE def calculateMSE(X,Y,m,b): in_bracket = [] for i in range(len(X)): num = Y[i] - m*X[i] - b num = pow(num,2) in_bracket.append(num) all_su

下面的代码通过积分图计算一张图片的一种haar特征的所有可能的值.初步学习图像处理并尝试写代码,如有错误,欢迎指出. import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # #计算积分图 # def integral(img): integ_graph = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype = np.int32) for x in range(img.shape[0]):

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