如何在Python中采用多个字典的线性组合？

下面是两个字典的线性组合的一些代码：

def linearcombination(a1,d1,a2,d2):
    return {k:a1*d1.get(k,0)+a2*d2.get(k,0) for k in {**d1,**d2}.keys()}


choosy1={"a":1,"b":2,"c":3}
choosy2={"a":1,"d":1}
choosy=linearcombination(1,choosy1,10,choosy2)

挑剔是：

{'a': 11, 'c': 3, 'd': 10, 'b': 2}

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如何将其推广到允许任意数量字典的线性组合？

在一组键的dict理解中使用

sum

解决方案：

来自itertools导入链的

定义DICT的线性组合（DICT、权重）：
返回{
k:sum（w*d.get（k，0）表示d，w在zip中（dicts，weights））
对于集合中的k（链自可数（dicts））
}

例如：

dicts=[{'a'：1，'b'：2，'c'：3}，{'a'：1，'d'：1}] >>>权重=[1,10] >>>数字的线性组合（数字、权重） {'c'：3，'d'：10，'a'：11，'b'：2}

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以下是一种使用

pandas

处理dict键对齐的方法：

def lc(coeffs, dicts):
    return (pd.concat(pd.Series(d).fillna(0)*a for a,d in zip(coeffs,dicts))
              .sum(level=0)
              .to_dict()
           )

lc([1,10], [choosy1, choosy2])
# {'a': 11, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 10}