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  • 在使用python语言列表时,如果列表中的元素都是数值类型,可以对元素进行求和。下面利用不同的方法实现列表元素求和:工具/原料pythonpycharm...调用sum()方法对列表元素求和,然后赋值给m,并打印4第四步,保存代码...

    在使用python语言列表时,如果列表中的元素都是数值类型,可以对元素进行求和。下面利用不同的方法实现列表元素求和:

    07c98f2ca5cadce8646a0d4afcf7980e5e2095b8.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    工具/原料

    python

    pycharm

    截图工具

    方法/步骤

    1

    第一步,在已创建好的python文件中,导入functools中的reduce方法

    2184380f8835dd8a5bfd48b103013870d44187b8.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    2

    第二步,接着定义一个列表k,并使用不同的数值元素组合,进行赋值

    8974c38a59de45078c2235c65e413a8ca70885b8.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    3

    第三步,调用sum()方法对列表元素求和,然后赋值给m,并打印

    274e9635dd8a59de462485b7b370d5413b8c84b8.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    4

    第四步,保存代码并运行python文件,查看控制台打印结果为5848

    dccb47de450788013d53d8f7b18ca608a40f82b8.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    5

    第五步,调用reduce()方法和lambda表达式,对列表元素进行求和

    589f5b0788013870d362373a2d08a50f95fc83b8.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    6

    第六步,再次保存代码并运行,可以发现打印结果还是5848

    444696013870d5413dafabbe2e0f94fc518c80b8.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    END

    注意事项

    注意python语言中functools模块的reduce方法的用法

    注意如何在python语言中实现列表元素求和

    经验内容仅供参考,如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域),建议您详细咨询相关领域专业人士。

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  • 请注意,我假设您的类Risk有一个方法getRiskValue(),否则您必须用lambda表达式替换Risk :: getRiskValue r – > r.riskValue访问该领域,但总是建议使用getter方法. 结果从id映射到total. 在再次阅读您的问题之后,...

    你必须要知道你可以组合收藏家.见

    Collectors.groupingBy(Function,Collector)

    Map byId=risks.stream.collect(

    Collectors.groupingBy(Risk::getId, Collectors.summingInt(Risk::getRiskValue)));

    您还可以将其与第一个操作组合:

    Map byId=results.stream().map(Risk::new).collect(

    Collectors.groupingBy(Risk::getId, Collectors.summingInt(Risk::getRiskValue)));

    请注意,我假设您的类Risk中有一个方法getRiskValue(),否则您必须用lambda表达式替换Risk :: getRiskValue r – > r.riskValue访问该领域,但总是建议使用getter方法.

    结果从id映射到total.

    在再次阅读您的问题之后,我注意到您实际上想要总结riskValue并将其存储在每个(?)Risk实例的totRisk中.这有点复杂,因为它不适合常见的使用模式:

    Map> byId=results.stream().map(Risk::new).collect(

    Collectors.groupingBy(Risk::getId, Collectors.collectingAndThen(

    Collectors.toList(), l-> {

    int total=l.stream().collect(Collectors.summingInt(r -> r.riskValue));

    l.forEach(r->r.totRisk=total);

    return l;

    })));

    在这一点上,我们真的应该切换到使用import static java.util.stream.Collectors.* ;:

    Map> byId=results.stream().map(Risk::new).collect(

    groupingBy(Risk::getId, collectingAndThen(toList(), l-> {

    int total=l.stream().collect(summingInt(r -> r.riskValue));

    l.forEach(r->r.totRisk=total);

    return l;

    })));

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  • python,对列表l = [1, 2, 1, 4, 5, 9, 7, 10, 2]的偶数位置的元素进行加2求和。 用一行代码实现,求大佬赐教,注意是偶数位置的元素
  • 对列表中的矩阵求和

    2018-11-02 17:13:11
    假设我们有一个由矩阵元素构成的列表,如何非常简便地计算列表中所有矩阵的均值? 首先生成两个矩阵: A = matrix(1:9, 3, 3) A  [,1] [,2] [,3] [1,] 1 4 7 [2,] 2 5 8 [3,] 3 6 9 B = matrix(1, 3, 3) B [,1]...

    假设我们有一个由矩阵元素构成的列表,如何非常简便地计算列表中所有矩阵的均值?

    首先生成两个矩阵:

    A = matrix(1:9, 3, 3)
    A
         [,1] [,2] [,3]
    [1,]    1    4    7
    [2,]    2    5    8
    [3,]    3    6    9
    B = matrix(1, 3, 3)
    B
         [,1] [,2] [,3]
    [1,]    1    1    1
    [2,]    1    1    1
    [3,]    1    1    1

    然后将他们组成一个list,达到我们前提要求:

    my.list = list(A, B)
    my.list
    [[1]]
         [,1] [,2] [,3]
    [1,]    1    4    7
    [2,]    2    5    8
    [3,]    3    6    9
    
    [[2]]
         [,1] [,2] [,3]
    [1,]    1    1    1
    [2,]    1    1    1
    [3,]    1    1    1
    Reduce("+", my.list) / length(my.list)
         [,1] [,2] [,3]
    [1,]  1.0  2.5  4.0
    [2,]  1.5  3.0  4.5
    [3,]  2.0  3.5  5.0

    最后直接对列表使用Reduce("+", my.list) / length(my.list),就可以得到列表中所有矩阵的平均了。

    还有第二种方案,就是使用array将list转为3D的array,具体如下:

    ll <- replicate( 3 , matrix( sample(5,16,repl=TRUE) , 4 ) , simplify = FALSE )

    先随机生成3个4*4的矩阵,然后将其转化为3D的array,如下:

    arr <- array( unlist(ll) , c(4,4,3) )
    arr
    , , 1
    
         [,1] [,2] [,3] [,4]
    [1,]    5    3    5    5
    [2,]    2    3    4    3
    [3,]    3    3    5    1
    [4,]    1    4    4    3
    
    , , 2
    
         [,1] [,2] [,3] [,4]
    [1,]    4    1    4    5
    [2,]    2    4    4    5
    [3,]    2    4    2    1
    [4,]    1    4    4    4
    
    , , 3
    
         [,1] [,2] [,3] [,4]
    [1,]    4    4    1    2
    [2,]    4    2    2    4
    [3,]    5    4    4    5
    [4,]    1    2    1    2

    最后在第三个维度上求平均,也就是对三个矩阵求平均:

    apply( arr , 1:2 , mean )
             [,1]     [,2]     [,3]     [,4]
    [1,] 4.333333 2.666667 3.333333 4.000000
    [2,] 2.666667 3.000000 3.333333 4.000000
    [3,] 3.333333 3.666667 3.666667 2.333333
    [4,] 1.000000 3.333333 3.000000 3.000000

    或者使用rowMeans。

    rowMeans( arr , dims = 2 )
             [,1]     [,2]     [,3]     [,4]
    [1,] 4.333333 2.666667 3.333333 4.000000
    [2,] 2.666667 3.000000 3.333333 4.000000
    [3,] 3.333333 3.666667 3.666667 2.333333
    [4,] 1.000000 3.333333 3.000000 3.000000

     

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  • 小编典典问题1:因此,你要(element 0 + element...然后,我们想要的平均值是从两个列表中得出的每平均值。我们zip过去常常从两个列表中。我假设即使输入值是整数,你也希望在结果中看到小数。默认情况下,Pyt...

    小编典典

    问题1:因此,你要(element 0 + element 1) / 2, (element 1 + element 2) / 2,,…等等。

    我们列出两个列表:除第一个元素之外的每个元素中的一个,除最后一个元素之外的每个元素中的一个。然后,我们想要的平均值是从两个列表中得出的每对平均值。我们zip过去常常从两个列表中取对。

    我假设即使输入值是整数,你也希望在结果中看到小数。默认情况下,Python进行整数除法:它丢弃余数。要完全划分事物,我们需要使用浮点数。幸运的是,将int除以浮点数将产生一个浮点数,因此我们仅将其2.0用作除数而不是2。

    从而:

    averages = [(x + y) / 2.0 for (x, y) in zip(my_list[:-1], my_list[1:])]

    问题2:

    的使用sum应该可以正常工作。以下作品:

    a = range(10)

    # [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

    b = sum(a)

    print b

    # Prints 45

    同样,你无需在此过程的每一步都将所有内容分配给变量。print sum(a)效果很好。

    你将必须更确切地确切地写出你所写的内容以及它是如何工作的。

    2020-02-23

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  • 主要介绍了java8 利用reduce实现将列表中的多个元素的属性求和并返回操作,具有很好的参考价值,希望大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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  • 如:list = [1,2,3,4,5] 4.1 取出偶数下标: filter ...4.4 将数组求和 reduce  reduce(lambda x,y:x+y,map(lambda x:x+3,map(lambda x:list[x],filter(lambda x:x%2==0,range(len(list)))))) ==>18
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对列表中元素求和