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python - 任何加速 itertool.product 的方法

问题描述

我正在使用 itertools.product 来查找资产可以采用的可能权重，因为所有权重的总和为 100。

min_wt = 10
max_wt = 50
step = 10
nb_Assets = 5

weight_mat = []
for i in itertools.product(range(min_wt, (max_wt+1), step), repeat = nb_Assets):
    if sum(i) == 100:
        weight = [i]
        if np.shape(weight_mat)[0] == 0:
            weight_mat = weight
        else:
            weight_mat = np.concatenate((weight_mat, weight), axis = 0)

上面的代码可以工作，但是它太慢了，因为它通过了不可接受的组合，例如 [50,50,50,50,50] 最终测试了 3125 个组合而不是 121 个可能的组合。有什么方法可以在循环中添加“和”条件来加快速度？

标签： pythonnumpynested-loopsitertools

解决方案

许多改进是可能的。

对于初学者，可以使用itertools.combinations_with_replacement()减少搜索空间，因为求和是可交换的。

此外，最后一个加数应该计算而不是测试。例如，如果t[:4]是(10, 20, 30, 35)，您可以计算t[4]为1 - sum(t)，给出值5。这将比尝试一百个x in值提速 100 倍(10, 20, 30, 35, x)。

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