seqgentools 0.0.16

Seqgentools

Python组合图文库，它通过组合、排列和/或另一序列的乘积生成可索引序列。它在不实际分配内存的情况下创建序列，因此具有大量（可能是无限）元素的序列可以在许多应用中使用，例如最优解搜索问题。

动机

pythonitertools包为用户提供了创建“高效循环迭代器”的能力。从“优化问题”的角度来看，“itertools”可能是一个方便的工具，可以在不实际为空间实例分配内存的情况下，简洁地定义一个可能很大的搜索空间。

例如，下面的代码片段生成一个具有1000个数据点的三维空间：

>>>forx,y,zinitertools.product(range(10),repeat=3):>>># DO work on each "point of (x,y,z)"

但是，itertools有一个关键的缺点，可以用作搜索算法的搜索空间生成器：应该按顺序访问其元素。例如，要访问上一代码示例中（9,9,9）的最后一点，需要遍历（0,0,0）到（9,9,8）之间的所有999个元素。这是因为Python迭代器不支持索引。下一个代码示例显示无法索引迭代器。

>>>space=itertools.product(range(10),repeat=3)>>>space[999]Traceback(mostrecentcalllast):File"<stdin>",line1,in<module>TypeError:'itertools.product'objectisnotsubscriptable

“SEQANTIOOLS”采用了“itertools”的核心能力，并向它们添加了随机访问索引能力。

>>>importseqgentoolsasseq>>>space=seq.Product(range(10),repeat=3)>>>space[999](9,9,9)

安装

“seqgentools”可以使用“pip”轻松安装，如下所示。

>>> pip install seqgentools --user

要访问最新功能，请使用git从该存储库下载。

>>> git clone https://github.com/NCAR/seqgentools.git

开始

只要可能，“seqgentools”就遵循使用“itertools”的约定，这样用户就可以利用他们关于“itertools”的知识。如果你不熟悉“itertools”，我相信，投资几分钟看看它能为你做些什么是值得的。

做就是相信：请按照下面的例子来了解“seqgentools”是如何工作的。

>>>importseqgentoolsasseq>>>>>>###### Product #######>>>>>>prod=seq.Product(range(2),range(2))>>>list(prod)[(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)]>>>prod[3](1,1)>>>>>>###### Permutations #######>>>>>>perm=seq.Permutations("ABC",2)>>>list(perm)[('A','B'),('A','C'),('B','A'),('B','C'),('C','A'),('C','B')]>>>perm[3]('B','C')>>>>>>###### Combinations #######>>>>>>comb=seq.Combinations("ABC",2)>>>list(comb)[('A','B'),('A','C'),('B','C')]>>>comb[2]('B','C')>>>>>>###### Combinations_with_replacement #######>>>>>>combr=seq.Combinations_with_replacement("ABC",2)>>>list(combr)[('A','A'),('A','B'),('A','C'),('B','B'),('B','C'),('C','C')]>>>combr[2]('A','C')>>>>>>###### PermutationRange #######>>>>>>permrange=seq.PermutationRange("ABC")>>>list(permrange)[(),('A',),('B',),('C',),('A','B'),('A','C'),('B','A'),('B','C'),('C','A'),('C','B'),('A','B','C'),('A','C','B'),('B','A','C'),('B','C','A'),('C','A','B'),('C','B','A')]>>>permrange[3]('C',)>>>>>>###### CombinationRange #######>>>>>>combrange=seq.CombinationRange("ABC")>>>list(combrange)[(),('A',),('B',),('C',),('A','B'),('A','C'),('B','C'),('A','B','C')]>>>combrange[2]('B',)

搜索空间生成器

“seqgentools”包含一个分层搜索空间生成器，可以显著减少

与每个搜索维度的原始产品相比，搜索空间的总大小。

API文档

正在开发中。

在api文档准备就绪之前，请尽可能将“itertools”api文档作为“seqgentools”在“itertools”api之后。

在这个版本中，“seqgentools”实现了以下序列生成器。

• Count: generates a sequence of, possibily infinite, evenly spaced numbers
• Cycle: generates a cyclic chain of another sequence
• Repeat: generates a repeating sequece of object
• Chain: generates a chained sequence of another sequences
• Product: generates a sequence of mathematical product of another sequences
• Permutations: generates a permuted sequence of another sequence
• Combinations: generates a combinated sequence of another sequence
• Combinations_with_replacement: generates a combinated sequence of another sequence with replacement

• PermutationRange: generates a chained sequence of series of permuted sequence

  ranging r=0 to r=n of another sequence

• CombinationRange: generates a chained sequence of series of combinated sequence

  ranging r=0 to r=n of another sequence

• Wrapper: generates a sequence from Python sequece data types
• Fibonacci: generates an random-accesible Fibonacci sequence

[备注]

• “seqgentools” supports randomly accessible indexing of infinite sequences.
• “Product”, “Permutations”, “Combinations”, “Combinations_with_replacement”, “PermutationRange”, and “CombinationRange” do not accept infinite sequence as their input(s).
• test codes in “tests” subdirectory could be a good place to start further investigation.
• “Wrapper” sequence generator wraps Python sequence data types such as list, tuple, dictionary, string, set, etc.
• The name of sequence generators in “seqgentools” starts with a capital letter while “itertools” starts with a lower-case. This is to emphasize that sequence generators are instantiated from class, not from function.