Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Что значит получить все комбинации списка?
  • Как использовать Itertools для получения всех комбинаций списка в Python
  • Как получить все комбинации уникальных значений списка в Python
  • Как получить все комбинации с заменой списка в Python
  • Заключение
  1. Python
  2. Python Lists

Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)

PreviousPython: Разделение списка (Пополам, на части)NextPython: Выравнивание списка списков (4 способа)

Last updated 5 months ago

В этом учебнике вы узнаете, как использовать Python для получения всех комбинаций списка. В частности, вы узнаете, как использовать метод itertool.combinations для генерации списка всех комбинаций значений в списке.

Оглавление

Что значит получить все комбинации списка?

В вашем путешествии по Python вы можете столкнуться с необходимостью получить все комбинации элементов списка. Но что это значит?

Предположим, у вас есть список, который выглядит так: ['a', 'b', 'c'].

Когда вы создаете список всех возможных комбинаций, вы получите список, который выглядит так: [(), ('a',), ('b',), ('c',), ('a', 'b'), ('a', 'c'), ('b', 'c'), ('a', 'b', 'c')]. Здесь мы получаем список кортежей, содержащих все возможные комбинации без замены.

Теперь, когда вы знаете, что значит получить список всех возможных комбинаций списка в Python, давайте посмотрим, как это можно сделать в Python!

Как использовать Itertools для получения всех комбинаций списка в Python

Python поставляется с встроенной полезной библиотекой под названием itertools, которая предоставляет полезные функции для работы с итерируемыми объектами. Одной из многих функций, которую она предоставляет, является функция combinations(). Как следует из названия, она предоставляет способы генерации комбинаций списков.

Давайте посмотрим, как работает функция combinations():

itertools.combinations(iterable, r)

iterable относится к итерируемому объекту, для которого вы хотите найти комбинации, r относится к длине комбинаций, которые вы хотите создать

Теперь, когда вы знаете, как работает функция combinations(), давайте посмотрим, как мы можем сгенерировать все возможные комбинации элементов списка Python:

from itertools import combinations

sample_list = ['a', 'b', 'c']
list_combinations = list()

for n in range(len(sample_list) + 1):
    list_combinations += list(combinations(sample_list, n))

print(list_combinations)

# Возвращает: [(), ('a',), ('b',), ('c',), ('a', 'b'), ('a', 'c'), ('b', 'c'), ('a', 'b', 'c')]

Разберем, что мы сделали:

  • Мы импортируем функцию combinations из itertools

  • Мы создаем пример списка и пустой список для хранения наших данных

  • Затем мы создаем цикл for, чтобы пройти по всем возможным комбинациям длин. Чтобы сделать это динамическим, мы используем функцию range(), так как мы можем не знать, насколько длинным будет наш список в любой момент времени.

  • Затем мы создаем список из объекта combinations, который возвращается при передаче нашего примерного списка и параметра n

  • Мы видим, что наш список включает также пустую комбинацию. Если мы хотим опустить это, мы можем изменить наш цикл for на range(1, len(sample_list)+1), чтобы иметь минимальное количество элементов в нашей комбинации.

В следующем разделе вы узнаете, как получить все комбинации только уникальных значений в списке.

Как получить все комбинации уникальных значений списка в Python

В этом разделе вы узнаете, как получить все комбинации только уникальных значений списка в Python. Поскольку списки Python могут содержать дублирующиеся значения, нам нужно будет понять, как это сделать.

Предположим, у нас есть список, который выглядит так: ['a', 'b', 'c', 'c']. Вместо того чтобы включать дублирующиеся комбинации c в наш окончательный список, нам сначала нужно будет удалить дубликаты из нашего списка.

Давайте посмотрим, как это можно сделать в Python:

from itertools import combinations

sample_list = ['a', 'b', 'c', 'c']
list_combinations = list()

sample_set = set(sample_list)
for n in range(len(sample_set) + 1):
    list_combinations += list(combinations(sample_set, n))

print(list_combinations)

Это следует той же логике, что и пример выше. Единственное отличие в том, что мы сначала создали набор из нашего списка. Наборы — это уникальная структура данных в Python, которая требует, чтобы каждый элемент был уникальным. Поэтому это полезный способ дедупликации нашего списка.

Затем мы итерируем по длине набора и самому набору, чтобы создать все возможные комбинации.

Как получить все комбинации с заменой списка в Python

В этом последнем разделе вы узнаете, как получить все комбинации списка в Python с заменами. Это означает, что один элемент имеет потенциал быть выбран снова.

Давайте посмотрим, как это можно сделать в Python, используя itertools и функцию combinations_with_replacement. Функция делает именно то, что описано: она получает комбинации с заменами.

from itertools import combinations_with_replacement

sample_list = ['a', 'b', 'c']
list_combinations = list()

for n in range(len(sample_list) + 1):
    list_combinations += list(combinations_with_replacement(sample_list, n))

print(list_combinations)

# Возвращает: [(), ('a',), ('b',), ('c',), ('a', 'a'), ('a', 'b'), ('a', 'c'), ('b', 'b'), ('b', 'c'), ('c', 'c'), ('a', 'a', 'a'), ('a', 'a', 'b'), ('a', 'a', 'c'), ('a', 'b', 'b'), ('a', 'b', 'c'), ('a', 'c', 'c'), ('b', 'b', 'b'), ('b', 'b', 'c'), ('b', 'c', 'c'), ('c', 'c', 'c')]

Мы видим здесь, что каждый элемент имеет потенциал быть включен один, два или три раза в список из трех элементов.

Заключение

В этой статье вы узнали, как получить все комбинации списка в Python. Вы узнали, как это сделать с помощью функции itertools.combinations и функции itertools.combinations_with_replacement. Эти функции позволяют передавать список и получать комбинации без и с заменами, соответственно.

Чтобы узнать больше о функции itertools.combinations, ознакомьтесь с официальной документацией .

здесь
Что значит получить все комбинации списка?
Как использовать Itertools для получения всех комбинаций списка в Python
Как получить все комбинации уникальных значений списка в Python
Как получить все комбинации с заменой списка в Python
Заключение