如何解决以一种漂亮整洁的方式打印出列表值的组合？
所以，我有一个程序，它需要 4 个不同的列表，并将它们组合成一个列表，其中包含所有列表值之间的所有可能组合。
import itertools
planet_mass = [3.29,3.29,3.29]
star_radius = [1.26,1.02,1.26]
teff = [5757,5842,5672]
semi_major = [1.046,1.065,1.031]
a = [planet_mass,star_radius,teff,semi_major]
sort_a = list(itertools.product(*a))
for i in sort_a:
print("Planet's Mass = ",sort_a[i][i])
print("Star's Radius = ",sort_a[i][i])
print("Stellar Effective Temp = ",sort_a[i][i])
print("Semi-Major Axis = ",sort_a[i][i])
如何以一种漂亮整洁的方式打印出每个组合？
解决方法
您可以在 for 循环中使用可迭代解包，为每个元组的每个元素提供一个好听的名称。
同样，a 和 sort_a 不是必需的。
您还可以在每个循环后添加另一个空行以提高可读性。
例如：
...
p = itertools.product(planet_mass,star_radius,teff,semi_major)
for mass,radius,temp,axis in p:
print("Planet's Mass =",mass)
print("Star's Radius =",radius)
print("Stellar Effective Temp =",temp)
print("Semi-Major Axis =",axis)
print()
您可以使用 Pandas 数据框，它可以让您做的不仅仅是很好地显示数据：
import itertools
import pandas as pd
planet_mass = [3.29,3.29,3.29]
star_radius = [1.26,1.02,1.26]
teff = [5757,5842,5672]
semi_major = [1.046,1.065,1.031]
a = [planet_mass,semi_major]
sort_a = list(itertools.product(*a))
df = pd.DataFrame(sort_a)
df.columns = ["planet mass","star radius","teff","semi_major"]
with pd.option_context('display.max_rows',len(sort_a)):
print(df)
输出：
planet mass star radius teff semi_major
0 3.29 1.26 5757 1.046
1 3.29 1.26 5757 1.065
2 3.29 1.26 5757 1.031
3 3.29 1.26 5842 1.046
4 3.29 1.26 5842 1.065
5 3.29 1.26 5842 1.031
6 3.29 1.26 5672 1.046
7 3.29 1.26 5672 1.065
8 3.29 1.26 5672 1.031
9 3.29 1.02 5757 1.046
10 3.29 1.02 5757 1.065
11 3.29 1.02 5757 1.031
12 3.29 1.02 5842 1.046
13 3.29 1.02 5842 1.065
14 3.29 1.02 5842 1.031
15 3.29 1.02 5672 1.046
16 3.29 1.02 5672 1.065
17 3.29 1.02 5672 1.031
18 3.29 1.26 5757 1.046
19 3.29 1.26 5757 1.065
20 3.29 1.26 5757 1.031
21 3.29 1.26 5842 1.046
22 3.29 1.26 5842 1.065
23 3.29 1.26 5842 1.031
24 3.29 1.26 5672 1.046
25 3.29 1.26 5672 1.065
26 3.29 1.26 5672 1.031
27 3.29 1.26 5757 1.046
28 3.29 1.26 5757 1.065
29 3.29 1.26 5757 1.031
30 3.29 1.26 5842 1.046
31 3.29 1.26 5842 1.065
32 3.29 1.26 5842 1.031
33 3.29 1.26 5672 1.046
34 3.29 1.26 5672 1.065
35 3.29 1.26 5672 1.031
36 3.29 1.02 5757 1.046
37 3.29 1.02 5757 1.065
38 3.29 1.02 5757 1.031
39 3.29 1.02 5842 1.046
40 3.29 1.02 5842 1.065
41 3.29 1.02 5842 1.031
42 3.29 1.02 5672 1.046
43 3.29 1.02 5672 1.065
44 3.29 1.02 5672 1.031
45 3.29 1.26 5757 1.046
46 3.29 1.26 5757 1.065
47 3.29 1.26 5757 1.031
48 3.29 1.26 5842 1.046
49 3.29 1.26 5842 1.065
50 3.29 1.26 5842 1.031
51 3.29 1.26 5672 1.046
52 3.29 1.26 5672 1.065
53 3.29 1.26 5672 1.031
54 3.29 1.26 5757 1.046
55 3.29 1.26 5757 1.065
56 3.29 1.26 5757 1.031
57 3.29 1.26 5842 1.046
58 3.29 1.26 5842 1.065
59 3.29 1.26 5842 1.031
60 3.29 1.26 5672 1.046
61 3.29 1.26 5672 1.065
62 3.29 1.26 5672 1.031
63 3.29 1.02 5757 1.046
64 3.29 1.02 5757 1.065
65 3.29 1.02 5757 1.031
66 3.29 1.02 5842 1.046
67 3.29 1.02 5842 1.065
68 3.29 1.02 5842 1.031
69 3.29 1.02 5672 1.046
70 3.29 1.02 5672 1.065
71 3.29 1.02 5672 1.031
72 3.29 1.26 5757 1.046
73 3.29 1.26 5757 1.065
74 3.29 1.26 5757 1.031
75 3.29 1.26 5842 1.046
76 3.29 1.26 5842 1.065
77 3.29 1.26 5842 1.031
78 3.29 1.26 5672 1.046
79 3.29 1.26 5672 1.065
80 3.29 1.26 5672 1.031
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