numpyの - 2Dリストや印刷の上に反復処理（行、列）のインデックス

Question

arr = [[1, 2, 4], [10, 3, 8], [16, 12, 13], [14, 4, 20]] 

numpyのおよび/またはパンダで私を助けてください、2Dリストを操作するために：

1. すべてのユニークな組み合わせの合計を取得します。要素は同じ行から再度選択することなく。上記の配列には81個の組み合わせが必要です。
2. 組み合わせの各要素の行、列を印刷します。

例：

（1,3,12,20）、合計= 36及び（行、列）=（0,0）、（1,1）、（2、 1、（3,2）]

（4,10,16,20）、合計= 50、（行、列）= [（0,2）、（1,0）、（2,0 ）、（3,2）]

Answer 1

がアプローチ：ここitertools.productを使用してベクトル化アプローチだとarray-indexing -

from itertools import product 

a = np.asarray(arr) # Convert to array for ease of use and indexing 
m,n = a.shape 
combs = np.array(list(product(range(n), repeat=m))) 
out = a[np.arange(m)[:,None],combs.T].sum(0) 

サンプル実行 -

In [296]: arr = [[1, 2, 4], [10, 3, 8], [16, 12, 13], [14, 4, 20]] 

In [297]: a = np.asarray(arr) 
    ...: m,n = a.shape 
    ...: combs = np.array(list(product(range(n), repeat=m))) 
    ...: out = a[np.arange(m)[:,None],combs.T].sum(0) 
    ...: 

In [298]: out 
Out[298]: 
array([41, 31, 47, 37, 27, 43, 38, 28, 44, 34, 24, 40, 30, 20, 36, 31, 21, 
     37, 39, 29, 45, 35, 25, 41, 36, 26, 42, 42, 32, 48, 38, 28, 44, 39, 
     29, 45, 35, 25, 41, 31, 21, 37, 32, 22, 38, 40, 30, 46, 36, 26, 42, 
     37, 27, 43, 44, 34, 50, 40, 30, 46, 41, 31, 47, 37, 27, 43, 33, 23, 
     39, 34, 24, 40, 42, 32, 48, 38, 28, 44, 39, 29, 45]) 

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メモリ効率的なアプローチ：ここでのアプローチは、すべてのそれらの組み合わせを作成し、代わりにオンザフライbroadcasted和使用せずに、だと哲学は非常にthis other postに触発された - 私は `通常のPythonを試してみました

a = np.asarray(arr) 
m,n = a.shape 
out = a[0] 
for i in range(1,m): 
    out = out[...,None] + a[i] 
out.shape = out.size # Flatten 

Answer 2

あなたがitertoolsからproduct機能を使用することができます。

小さいリストを持つ210

例：すべてのこのような組み合わせを作成し、合計し

arr = [[1,2],[3,4],[5,6]] 
[sum(p) for p in product(*arr)] 
# [9, 10, 10, 11, 10, 11, 11, 12]