我想生成一组变量的所有组合。
我得出以下结论：
a="A"
b="B"
c="C"
d="D"
e="E"
f="F"
echo {$a,$b,$c,$d,$e,$f} $a{$b,$c,$d,$e,$f} $b{$c,$d,$e,$f} $c{$d,$e,$f} $d{$e,$f} $e$f $a$b{$c,$d,$e,$f} $b$c{$d,$e,$f} $c$d{$e,$f} $d$e$f $a$b$c$d{$e,$f} $b$c$d$e$f $a$b$c$d$e$f
这将产生以下输出：
A B C D E F AB AC AD AE AF BC BD BE BF CD CE CF DE DF EF ABC ABD ABE ABF BCD BCE BCF CDE CDF DEF ABCDE ABCDF BCDEF ABCDEF
在bash中是否有更简洁，优雅的方法？
我有一个如下所示的数组哈希:
my %HoA = (
"M" => [ "L", "E" ],
"L" => [ "I" ],
"E" => [ "B", "C" ],
"B" => [ "A" ],
"C" => [ "A" ]
);
您可以通过以下方式将其可视化:
M
/ \
L E
/ / \
I B C
\ /
A
现在,我想知道每个节点的连接数:
M 6
E 3
L 1
B 1
C 1
I 0
A 0
使用R中的igraph包这很简单,但我很难用Perl中的数组哈希做同样的事情.
我有一个巨大的数据框(~10,000,000行),如下所示:
import pandas as pd
import numpy as np
col1 = ['A', 'C', 'D', 'D', 'D']
col2 = ['B', 'A', 'B', 'C', 'A']
col3 = [14, 36, 5, 12, 96]
df = pd.DataFrame(np.column_stack([col1, col2, col3]),
columns=['col1','col2','col3'])
df['col3'] = df['col3'].astype(int)
col1 col2 col3
0 A B 14
1 C A 36
2 D B 5
3 D C 12
4 D A 96
我想找到与每个唯一术语(A,B,C,D)相关的最小值:
A B 14
D B 5
C D 12
D B 5
我试过以下但是太慢了:
for i in ['A', …我有四个这样的列表:
L = [ (1,2), (3,5), (6,10), (7,8) ]
M = [ (1,3), (8,9), (12,13) ]
N = [ (6,10), (3,4), (5,6), (10,11), (12,13) ]
T = [ (6,10) , (1,4) ]
我想检查L,M和N中T的每个元组的存在/不存在:
[[True, False, True], [False, False, False]]
以下工作但是当T,L,M和N的大小增加时,效率非常低.
[[ y in x for x in [L, M, N] ] for y in T ]
加速大型列表的最有效方法是什么？