Python的西格瑪總結

我有價值觀 X = [1,-1,-1,1,1,-1,1,-1,1,-1] 的列表，我還有一個空白列表 y=[ ]Python的西格瑪總結

我想創建一個將可取的值的西格瑪總和x並將其存儲在一個功能y。例如，應該是x[0]*x[0] + x[0]*x[1] + x[0]*x[2] + ... + x[0]*x[9]的總和。

同樣，y[1]應該是x[1]*x[0] + x[1]*x[1] + x[1]*x[2]+ ... + x[1]*x[9]的總和。

這必須完成y[0] through y[9]。

另外，在總和中，x[i]*x[i]必須爲零。因此，例如在y[0],x[0]*x[0]必須爲零。同樣，在y[1]的總和中，x[1]*x[1]必須爲零。

這是我的代碼，但它總是給我某種關於錯誤指數：

x=[1,-1,-1,1,1,-1,1,-1,1,-1] 
y=[] 
def list_extender(parameter): 
    for i in parameter: 
     parameter[i]*parameter[i]==0 
     variable=numpy.sum(parameter[i]*parameter[:]) 
     if variable>0: 
      variable=1 
     if variable<0: 
      variable=-1 
     y.append(variable) 
    return y

然後我運行print list_extender(x)這應該打印列表y與上述西格瑪款項，但我總是得到一個錯誤。我做錯了什麼？幫助將不勝感激！

來源

2013-07-12 Nikhil Chandok

你會得到什麼錯誤？你可以發佈完整的追溯？（首先，你在'sum'行中缺少一個結束括號）。另一個問題是行參數[i] * parameter [i] == 0'確實沒有任何意義（它只是將參數[i] *參數[i]'與0進行比較，並且對結果沒有任何影響。 –

圓括號有現在它返回y作爲一個零的列表，但這不應該是結果那麼我如何改變它以使參數[i] *參數[i]'實際上爲零並且具有對結果的影響是什麼？ –

「'x [i] * x [i]'一定是零」，你的意思是'x'必須完全由零組成，還是你想說你想排除'x [i] * x [i]'from'y [i]'' – user2357112

好的，我認爲這應該是正確的。我打破它分成兩個內涵的可讀性：

首先，獲得x的總和[N]：

def s(l): return sum([l[0]*l[i] for i in range (2, len(l))])

現在，只需通過x的子列表：

def sigma_sum(l): return [s(l[i:]) for i range (len(l)-1)]

返回列表[-1,0，-1，0，-1，0，-1，0，-1]

哪一個是正確的：從x [8] * x [9]後退，我們得到-1。 -1 + 1 = 0-1 + 1 +（ - 1）= -1等等。

來源

2013-07-12 18:24:59

您的結果不正確，應該是'[-1，-1，-1，-1，-1，-1，-1，-1，-1，-1]'。 – tiago

噢，我明白了，我認爲這個問題是進步的。想，然後呢，其實呢不重要的。 –

你在這裏的輸入和計算太多了。如果您先計算出x的總和，那麼您的函數可以更短更簡單，然後用它來計算y的元素。它也會跑得更快。

只是這樣做：

x_sum = sum(x) 
y = [item * (x_sum - item) for item in x] 
# or, if you really want to store the results into an existing list y 
# y[:] = [item * (x_sum - item) for item in x]

更換sum與numpy的操作列表理解，如果你正在使用numpy的：

import numpy as np 
x = np.array([1,-1,-1,1,1,-1,1,-1,1,-1]) 
y = x * (x.sum() - x)

來源

2013-07-12 19:33:43 user2357112

以前的答案在做你想要的東西的工作做得很好與蟒蛇。這裏是一個辦法與numpy的做到這一點，利用外產品：其中給出

import numpy as np 

x = np.array([1,-1,-1,1,1,-1,1,-1,1,-1]) 
a = np.outer(x, x) 
np.fill_diagonal(a, 0.) 
result = a.sum(0)

：

array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1])

如果非要然後，您可以將其轉換爲一個列表。

我使用@Ashwini Chaudhary的其他純python版本來定義此解決方案。這裏有你10元列表中的時序：

numpy: 10000 loops, best of 5: 29.4 us per loop 
pure python: 1000 loops, best of 5: 119 us per loop

而對於一個100元素的列表：

numpy: 10000 loops, best of 5: 72.7 us per loop 
pure python: 100 loops, best of 5: 9.67 ms per loop

所以它被4-130x更快範圍。

來源

2013-07-12 19:37:56 tiago

你可以測試'x *（x.sum（） - x）'嗎？恐怕我目前還沒有訪問一個numpy的安裝。（我甚至不確定'x.sum（） - x'是否像我認爲的那樣工作。） – user2357112

@ user2357112，我測試過了，它確實是正確的。好多了！ – tiago

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