我正在嘗試進行多種排列。從代碼：
# generate random Gaussian values
from numpy.random import seed
from numpy.random import randn
# seed random number generator
seed(1)
# generate some Gaussian values
values = randn(100)
print(values)
但現在我想生成，例如，20 個（值的）排列。帶代碼：
import numpy as np
import random
from itertools import permutations
result = np.random.permutation(values)
print(result)
我只能觀察一種排列（或“手動”獲得其他排列）。我希望我有很多排列（20 個或更多），因此自動計算每個排列的 Durbin-Watson 統計量（從值）。
from statsmodels.stats.stattools import durbin_watson
sm.stats.durbin_watson(np.random.permutation(values))
我能怎么做？
uj5u.com熱心網友回復：
要從某個集合中獲取 20 個排列，請初始化itertools.permutations迭代器，然后用于next()獲取前 20 個：
import numpy as np
import itertools as it
x = np.random.random(100) # 100 random floats
p = it.permutations(x) # an iterator which produces permutations (DON'T TRY TO CALCULATE ALL OF THEM)
first_twenty_permutations = [next(p) for _ in range(20)]
當然，這些不會是隨機排列（即，它們是以有組織的方式計算的，嘗試一下it.permutations("abcdef")，你就會明白我的意思）。如果您需要隨機排列，您可以np.random.permutation以相同的方式使用很多：
[np.random.permutation(x) for _ in range(20)]
然后計算 Durbin Watson 統計量：
permutations = np.array([np.random.permutation(x) for _ in range(20)])
np.apply_along_axis(durbin_watson, axis=1, arr=permutations)
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