Question

在治疗中分配k种治疗和N次总检验，称为计划。对于固定计划，我想在Python中输出所有可能的成功集。

问题：

例如，如果医生正在测试头痛药物，如果k = 2种类型的治疗（即阿司匹林和布洛芬）和N = 3总测试，则可以进行一项计划（1次测试阿司匹林，2次测试布洛芬）。对于该计划，如何输出0-1成功的阿司匹林测试和0-2成功测试布洛芬的所有可能组合？一项成功的测试意味着，当患有头痛的患者服用阿司匹林时，阿司匹林可以治愈他们的头痛。

请使用python代码发布答案 ，而不是数学答案。

所需的输出是一个列表，其列表中有[＃成功处理1，＃成功处理2]：

[[0,0]，[0,1]，[0,2]，[1,0]，[1,1]，[1,2]]

如果yield可以使用会很好，因为上面的列表可能很长，而且我不想将整个列表存储在内存中，这会增加计算时间。

下面我有一个代码，用于枚举A盒中N球的所有可能组合，这应该类似于创建我想的所有可能的成功组合，但我不确定如何。

代码

#Return list of tuples of all possible plans (n1,..,nk), where N = total # of tests = balls, K = # of treatments = boxes
#Code: Glyph, http://stackoverflow.com/questions/996004/enumeration-of-combinations-of-n-balls-in-a-boxes
def ballsAndBoxes(balls, boxes, boxIndex=0, sumThusFar=0):
    if boxIndex < (boxes - 1):
        for counter in range(balls + 1 - sumThusFar):
            for rest in ballsAndBoxes(balls, boxes,
                                      boxIndex + 1,
                                      sumThusFar + counter):
                yield (counter,) + rest
    else:
        yield (balls - sumThusFar,)

Answer 1

生成计划是一个分区问题，但为给定计划生成成功集只需要生成一组范围的笛卡尔乘积。

from itertools import product

def success_sets(plan):
    return product(*map(lambda n: range(n + 1), plan))

plan = [1, 2]
for s in success_sets(plan):
    print(s)
# (0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2)

由于itertools.product返回一个生成器，因此整个列表不会按要求存储在内存中。

Answer 2

我不确定你想要实现的目标。但是可以使用itertools生成组合。

from itertools import combinations
    #You can add an extra loop for all treatments
    for j in range(1, N): #N is number of tests
        for i in combinations(tests, r = j):
            indexes = set(i)
            df_cur = tests[indexes] #for tests i am using a pandas df
            if :# condition for success
                #actions
            else:
                #other_actions

在Python

2 个答案: