リストの辞書でループを回す

sklearn の GridSearchCV とかって、どうやってループ回してるのか気になったので、調べました。

例として、パラメータ ('A', 'B', 'C') の動く範囲を

d = {'A': [0, 1], 'B': [0, 1, 2], 'C': [0, 1]}

とします。('A', 'B', 'C') は全部で 2 × 3 × 2 = 12 通りの取り方があります。

パラメータ ind in range(12) を用いてそれら12通りを以下の表のように対応させます。

ind	'A'	'B'	'C'
0	0	0	0
1	1	0	0
2	0	1	0
3	1	1	0
4	0	2	0
5	1	2	0
6	0	0	1
7	1	0	1
8	0	1	1
9	1	1	1
10	0	2	1
11	1	2	1

実装

sample.py

import numpy as np

d = {'A': [0, 1], 'B': [0, 1, 2], 'C': [0, 1]}

keys, values_lists = zip(*d.items())
# keys = ('A', 'B', 'C')
# values_lists = ([0, 1], [0, 1, 2], [0, 1])

sizes = [len(v_list) for v_list in values_lists]
# sizes = [2, 3, 2]

total = np.product(sizes)
# total = 12

for ind in range(12):
    out = {}
    for key, v_list, n in zip(keys, values_lists, sizes):
        ind, offset = divmod(ind, n)
        out[key] = v_list[offset]
    print(out)
    # {'A': 0, 'B': 0, 'C': 0}
    # {'A': 1, 'B': 0, 'C': 0}
    # ……が、上記の表のように、出力される

元ネタ