Python中计算15^6个组合的for循环的替代方法

Question

今天，我在python中有一个嵌套的for循环，用于计算由六种不同比赛组成的赛马卡中所有不同组合的值；i、 e.六个不同的阵列（长度不同，但每个阵列最多15个项目）。它最多可以是11 390 625个组合（15^6）

对于每场比赛中的每匹马，我计算一个我想乘以的值（EV）

阵列1:1A、1B、1C、1D、1E、1F
阵列2:2A、2B、2C、2D、2E、2F
阵列3:3A、3B、3C、3D、3E、3F
阵列4:4A、4B、4C、4D、4E、4F
阵列5:5A、5B、5C、5D、5E、5F
数组6:6A、6B、6C、6D、6E、6F

1A*1B*1C*1D*1E*1F=X，XX
.... .... .... .... ... ...
6A*6B*6C*6D*6E*6F 0 X，XX

做四个级别就可以了。我花了大约3分钟。 我还没能完成六级

我需要帮助来创造一个更好的方法来做这件事，但我不知道如何继续。numpy可能会在这里提供帮助吗？熊猫？我尝试过用Cython编译代码，但没有多大帮助

我的函数接收一个列表，其中包含按数字顺序排列的马及其EV。（因为马的起始数字不是以零开始的，所以我将1添加到索引中）。我遍历所有不同的种族，并将组合的输出保存到数据帧中

    def calculateCombos(horses_in_race_1,horses_in_race_2,horses_in_race_3,horses_in_race_4,horses_in_race_5,horses_in_race_6,totalCombinations, df):
        totalCombinations = 0
        for idx1, hr1_ev in enumerate(horses_in_race_1):
            hr1_no = idx1 + 1
            for idx2, hr2_ev in enumerate(horses_in_race_2):
                hr2_no = idx2 + 1
                for idx3, hr3_ev in enumerate(horses_in_race_3):
                    hr3_no_ = idx3 + 1
                    for idx4, hr4_ev in enumerate(horses_in_race_4):
                        hr4_no = idx4 + 1
                        for idx5, hr5_ev in enumerate(horses_in_race_5):
                            hr5_no = idx5 + 1
                            for idx6, hr6_ev in enumerate(horses_in_race_6):
                                hr6_no = idx6 + 1
                                totalCombinations = totalCombinations + 1
                                combinationEV = hr1_ev * hr2_ev * hr3_ev * hr4_ev * hr5_ev * hr6_ev
                                new_row = {'Race1':str(hr1_no),'Race2':str(hr2_no),'Race3':str(hr3_no),'Race4':str(hr4_no),'Race5':str(hr5_no),'Race6':str(hr6_no), 'EV':combinationEV}
                                df = appendCombinationToDF(df, new_row)
        return df   

Answer 1

为什么不试试这个，看看你是否可以毫无问题地运行这个函数？这可以在我的笔记本电脑上使用（我正在使用PyCharm）。如果你不能运行这个，那么我会说你可能需要一台更好的电脑。我没有遇到任何内存错误

假设我们有以下情况：

horses_in_race_1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
horses_in_race_2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
horses_in_race_3 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
horses_in_race_4 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
horses_in_race_5 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
horses_in_race_6 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]

我重新编写了如下函数-在枚举中进行了更改。另外，不使用df，因为我不知道这是什么函数-appendCombinationToDF

def calculateCombos(horses_in_race_1,horses_in_race_2,horses_in_race_3,horses_in_race_4,horses_in_race_5,horses_in_race_6):
    for idx1, hr1_ev in enumerate(horses_in_race_1, start = 1):
        for idx2, hr2_ev in enumerate(horses_in_race_2, start = 1):
            for idx3, hr3_ev in enumerate(horses_in_race_3, start = 1):
                for idx4, hr4_ev in enumerate(horses_in_race_4, start = 1):
                    for idx5, hr5_ev in enumerate(horses_in_race_5, start = 1):
                        for idx6, hr6_ev in enumerate(horses_in_race_6, start = 1):
                            combinationEV = hr1_ev * hr2_ev * hr3_ev * hr4_ev * hr5_ev * hr6_ev
                            new_row = {'Race1':str(idx1),'Race2':str(idx2),'Race3':str(idx3),'Race4':str(idx4),'Race5':str(idx5),'Race6':str(idx6), 'EV':combinationEV}
                            l.append(new_row)
                            #df = appendCombinationToDF(df, new_row)
l = [] # df = ...
calculateCombos(horses_in_race_1, horses_in_race_2, horses_in_race_3, horses_in_race_4, horses_in_race_5, horses_in_race_6)

执行len(l)，我得到：

11390625 # maximum combinations possible. This means that above function ran successfully and computation succeeded.

如果可以执行上述操作，请将列表l替换为df，并查看函数是否可以执行而不会遇到内存错误。我能够在不到20-30秒内完成上述操作