如何从单独的列表中添加/求和值

Question

我有一个要汇总的单位列表。

我从这个开始：

d3 = [9,9,9,8]
d4 = [3,6,np.nan,10]

for i,j in enumerate(d3):
    add = [(d3[i]-d4[i])**2]

当我执行上面的代码时，我得到以下列表：

[36]
[9]
[nan]
[4]

但是，我想要这些数字的总和，而忽略了NaN（期望的输出是36 + 9 + 4）：

Answer 1

对于numpy中的快速代码，您希望尽可能避免循环。 转换为numpy数组（坦率地说，最好从它们开始 ，否则每次转换np.nansum ！），应用矢量运算，然后使用np.nansum ：

In [9]: np.array(d3) - np.array(d4)
Out[9]: array([  6.,   3.,  nan,  -2.])

In [10]: (np.array(d3) - np.array(d4))**2
Out[10]: array([ 36.,   9.,  nan,   4.])

In [11]: np.nansum((np.array(d3) - np.array(d4))**2)
Out[11]: 49.0

为了进行比较，如果我们从 numpy数组开始 ，那么阅读起来会更好：

In [14]: d3 = np.array(d3); d4 = np.array(d4)

In [15]: np.nansum((d3-d4)**2)
Out[15]: 49.0

Answer 2

>>> import numpy as np

>>> d3 = [9,9,9,8]
>>> d4 = [3,6,np.nan,10]
>>> total = np.nansum([(a-b)**2 for a,b in zip(d3, d4)])
49.0

编辑

以下是一些测试，使用list，np.array并动态将列表转换为np.array来显示这需要多长时间：

>>> import numpy as np

>>> short_l1 = [9,9,9,8]
>>> short_l2 = [3,6,np.nan,10]
>>> long_l1 = short_l1 * 1000
>>> long_l2 = short_l2 * 1000

>>> short_a1 = np.array(short_l1)
>>> short_a2 = np.array(short_l2)
>>> long_a1 = np.array(long_l1)
>>> long_a2 = np.array(long_l2)

>>> %timeit np.nansum([(a-b)**2 for a,b in zip(short_l1 , short_l2)])
9.1 µs ± 29.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

>>> %timeit np.nansum((np.array(short_l1)-np.array(short_l2))**2)
12 µs ± 112 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

>>> %timeit np.nansum((short_a1-short_a2)**2)
9.07 µs ± 24.5 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

>>> %timeit np.nansum([(a-b)**2 for a,b in zip(long_l1 , long_l2)])
1.32 ms ± 15.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

>>> %timeit np.nansum((np.array(long_l1)-np.array(long_l2))**2)
498 µs ± 3.07 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

>>> %timeit np.nansum((long_a1-long_a2)**2)
48.7 µs ± 581 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

如您所见，您肯定应该做@DSM回答的事情 ，当数据大小增加时，它会更快

Answer 3

如果只希望列表中的值之和忽略NaN值，则numpy中有一个内置函数np.nansum() ，它将忽略所有NaN值：

d4 = [3,6,np.nan,10]
print(np.nansum(d4))
Out[110]: 19.0

Answer 4

sum([ np.nansum([x,y]) for x,y in zip(d3, d4) ])

或者，适合您的代码而不是请求：

np.nansum([ (x-y)**2 for x,y in zip(d3, d4) ])

Answer 5

忽略nan怎么办：

for i,j in enumerate(d3):
    if d3[i] != np.nan and d4[i] != np.nan:
        add = [(d3[i]-d4[i])**2]

Answer 6

您不能使用带空/南对象/基元的数字进行运算。 另外，您减去未加的pow值（????）。 要添加，您必须：

d3 = [9,9,9,8]
d4 = [3,6,2,10]
add=None
for i,j in enumerate(d3):
    add = d3[i]+d4[i]
    print(add)