hyb
2026-01-30 44480e71b27aa9d4cb8441f50c873f1b110e9691
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
Ë
nñúhÞãóP—ddlmZddlmZddlZddlmZerddlm    Z    dd„Z
d    d„Z y)
é)Ú annotations)Ú TYPE_CHECKINGN)Ú is_list_like)Ú NumpyIndexTc óŒ—d}t|«s t|«‚|D]}t|«rŒt|«‚t|«dk(rgStjd„|D«tj
¬«}tj |«}tj|dk«r td«‚tj|d«}d|d<|ddk7r    |d|z }ntj|«}t|«Dcgc]>\}}ttj|||«tj||««‘Œ@c}}Scc}}w)añ
    Numpy version of itertools.product.
    Sometimes faster (for large inputs)...
 
    Parameters
    ----------
    X : list-like of list-likes
 
    Returns
    -------
    product : list of ndarrays
 
    Examples
    --------
    >>> cartesian_product([list('ABC'), [1, 2]])
    [array(['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], dtype='<U1'), array([1, 2, 1, 2, 1, 2])]
 
    See Also
    --------
    itertools.product : Cartesian product of input iterables.  Equivalent to
        nested for-loops.
    z'Input must be a list-like of list-likesrc3ó2K—|]}t|«–—Œy­w)N)Úlen)Ú.0Úxs  úKH:\Change_password\venv_build\Lib\site-packages\pandas/core/reshape/util.pyú    <genexpr>z$cartesian_product.<locals>.<genexpr>.sèø€Ò* 1œ˜AŸÑ*ùs‚)Údtypez+Product space too large to allocate arrays!ééÿÿÿÿ)rÚ    TypeErrorr    ÚnpÚfromiterÚintpÚcumprodÚanyÚ
ValueErrorÚrollÚ
zeros_likeÚ    enumerateÚ tile_compatÚrepeatÚprod)ÚXÚmsgr ÚlenXÚcumprodXÚaÚbÚis        r Úcartesian_productr% s%€ð. 4€CÜ ˜Œ?ܘ‹nÐØ ò!ˆÜ˜AÜ˜C“.Ð  ð!ô ˆ1ƒv‚{؈    ä ;‰;Ñ*¨Ô*´"·'±'Ô :€D܏z‰z˜$Ó€Hä    ‡vvˆh˜‰lÔÜÐFÓGÐGä
‰˜!Ó€AØ €A€aDà|qÒØ R‰L˜8Ñ #‰ô M‰M˜(Ó #ˆô˜a“L÷  ñ
ˆAˆqô        Ü I‰Ia˜˜1™Ó Ü G‰GAa‘D‹Mõ    
ó ðùó sÃ9AEcóè—t|tj«rtj||«Stjtjt |««|«}|j |«S)zf
    Index compat for np.tile.
 
    Notes
    -----
    Does not support multi-dimensional `num`.
    )Ú
isinstancerÚndarrayÚtileÚaranger    Útake)ÚarrÚnumÚtakers   r rrHsP€ô#”r—z‘zÔ"܏w‰ws˜CӠРô G‰G”B—I‘Iœc #›hÓ'¨Ó -€EØ 8‰8E‹?Ðó)Úreturnzlist[np.ndarray])r,rr-Úintr0r) Ú
__future__rÚtypingrÚnumpyrÚpandas.core.dtypes.commonrÚpandas._typingrr%r©r/r ú<module>r8s"ðÝ"å ãå2áÝ*ó8ôv r/