將前一個元素添加到列表中的當前元素然后分配給變量 - Python 3.5.2

Question

在這里的第一篇文章，我被激怒了！ 好的，所以問題是：如何將以前的元素添加到當前元素，然后從這些值中創建一個新列表以將它們添加到matplotlib圖形中？ 這是我的代碼示例：

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example_list = [20, 5, 5, -10]

print(example_list) '''first output should be'''
[20, 5, 5, -10]

value1 = (example_list[0])
value2 = (example_list[0] + example_list[1])
value3 = (example_list[0] + example_list[1] + example_list[2])
value4 = (example_list[0] + example_list[1] + example_list[2] + example_list[3])

'''我認為你可以看到我想要做的''''

del example_list [：]

example_list.append(value1)
example_list.append(value2)
example_list.append(value3)
example_list.append(value4)

print(example_list)
'''output should be:'''

[20, 25, 30, 20]

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'''這適用於硬編碼，但我希望這可以發生在數百個元素上。 （當人們從我的“simple_finance_app”Python腳本添加到列表中時）'''感謝您的幫助！ （PS我已經有了matplotlib代碼所以不需要添加它，但是，我可以幫助其他人閱讀這個問題/答案）

Answer 1

您可以使用itertools.accumulate方法：

from itertools import accumulate from operator import add

result = list(accumulate(example_list,add))

這會產生：

>>> list(accumulate(example_list,add))
[20, 25, 30, 20]

如果函數（此處為operator.add ）在O（n）中工作 ，則accumulate將在O（n）中工作，而您的硬編碼解決方案在O（n ² ）中工作 。

基本上， accumulate(iterable[,func])函數將可迭代的[x1,x2,...,xn]和函數f作為輸入，並且每次迭代它在累加器和新元素上調用f 。 在第一步中，它發出第一個元素，然后累加器成為該元素。 所以它基本上生成[x1,f(x1,x2),f(f(x1,x2),x3),...] 。 但是， 如果沒有計算f(x1.x2)各一次。 因此，它在語義上等同於：

def accumulate(iterable,func): # semantical equivalent of itertools.accumulate
    iterer = iter(iterable)
    try:
        accum = next(iterer)
        while True:
            yield accum
            accum = func(accum,next(iterer))
    except StopIteration:
        pass

但可能更不容易出錯，效率更高。

Answer 2

你的意思是sum與切片相結合？

li = [1, 2, 3, 4]

a = sum(li[:1])
b = sum(li[:2])
c = sum(li[:3])
d = sum(li[:4])  # same as sum(li) in this case

或者一般來說：

li = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

for i in range(len(li)):
    print(sum(li[:i + 1]))
# 1
# 3
# 6
# 10
# 15
# 21
# 28
# 36
# 45

Answer 3

香草for循環的解決方案：

>>> example_list = [20, 5, 5, -10]
>>> out = []
>>> sum = 0
>>> for x in example_list:
...     sum += x
...     out.append(sum)
... 
>>> out
[20, 25, 30, 20]

注意，在for循環/理解中重復調用sum將導致O（n ^ 2）復雜度。