Python sum over iterator 以避免内存问题

Question

假设我有几个这样的列表：

num = 100
configs = np.random.randint(0, 5, size=(num, 8))
probs = np.random.rand(num)

现在，我使用 qutip 用from qutip import tensor, basis 做一个热编码和张量产品。这里basis(N,i) 将整数i<N 编码为N 个类的一种热编码，即basis(3, 0) = [1, 0, 0] 或basis(4,2) = [0, 0, 1, 0]。现在，张量做 Kronecker 乘积，就像np.kron，但可以接收多个参数并在参数列表上迭代地执行np.kron。现在我执行以下操作：

states = [tensor(*[basis(5, i) for i in config]) for config in configs]

这可能会占用大量内存，因此更好的选择是将其定义为生成器。现在，我需要计算这个总和：

sum([p*state for p, state in zip(probs, states)])

我想在不消耗内存的情况下进行此求和，即 zip 一次应该只消耗一个概率元素和一个状态元素。然后，应该一次对一对元素进行求和，以保持较低的内存使用率。我想尽可能快地做到这一点，并尽可能少地消耗内存。 num 可以达到数百万的数量级。

Answer 1

由于 sum 和 zip 接收生成器，只需将方括号更改为常规括号即可定义生成器而不是列表。