Как найти суммарную сумму чисел в списке?

Ответ 1

Если вы делаете много численную работу с такими массивами, я предлагаю numpy, который поставляется с функцией суммарной суммы cumsum:

import numpy as np

a = [4,6,12]

np.cumsum(a)
#array([4, 10, 22])

Ненусы часто быстрее, чем чистый питон для такого рода вещей, см. в @Ashwini accumu:

In [136]: timeit list(accumu(range(1000)))
10000 loops, best of 3: 161 us per loop

In [137]: timeit list(accumu(xrange(1000)))
10000 loops, best of 3: 147 us per loop

In [138]: timeit np.cumsum(np.arange(1000))
100000 loops, best of 3: 10.1 us per loop

Но, конечно, если это единственное место, которое вы будете использовать numpy, возможно, не стоит зависеть от него.

Ответ 2

В Python 2 вы можете определить свою собственную функцию генератора следующим образом:

def accumu(lis):
    total = 0
    for x in lis:
        total += x
        yield total

In [4]: list(accumu([4,6,12]))
Out[4]: [4, 10, 22]

И в Python 3.2+ вы можете использовать itertools.accumulate():

In [1]: lis = [4,6,12]

In [2]: from itertools import accumulate

In [3]: list(accumulate(lis))
Out[3]: [4, 10, 22]

Ответ 3

Вот:

a = [4, 6, 12]
reduce(lambda c, x: c + [c[-1] + x], a, [0])[1:]

Выведет (как ожидалось):

[4, 10, 22]

Ответ 4

Я сделал оценку двух верхних ответов с Python 3.4, и я обнаружил, что itertools.accumulate быстрее, чем numpy.cumsum при многих обстоятельствах, часто намного быстрее. Однако, как вы можете видеть из комментариев, это может быть не всегда так, и трудно исчерпывающе изучить все варианты. (Не стесняйтесь добавлять комментарий или редактировать этот пост, если у вас есть дополнительные результаты для сравнения.)

Некоторые тайминги...

Для коротких списков accumulate примерно в 4 раза быстрее:

from timeit import timeit

def sum1(l):
    from itertools import accumulate
    return list(accumulate(l))

def sum2(l):
    from numpy import cumsum
    return list(cumsum(l))

l = [1, 2, 3, 4, 5]

timeit(lambda: sum1(l), number=100000)
# 0.4243644131347537
timeit(lambda: sum2(l), number=100000)
# 1.7077815784141421

Для более длинных списков accumulate примерно в 3 раза быстрее:

l = [1, 2, 3, 4, 5]*1000
timeit(lambda: sum1(l), number=100000)
# 19.174508565105498
timeit(lambda: sum2(l), number=100000)
# 61.871223849244416

Если numpy array не отбрасывается до list, accumulate все еще примерно в 2 раза быстрее:

from timeit import timeit

def sum1(l):
    from itertools import accumulate
    return list(accumulate(l))

def sum2(l):
    from numpy import cumsum
    return cumsum(l)

l = [1, 2, 3, 4, 5]*1000

print(timeit(lambda: sum1(l), number=100000))
# 19.18597290944308
print(timeit(lambda: sum2(l), number=100000))
# 37.759664884768426

Если вы помещаете импорт за пределы двух функций и все еще возвращаете numpy array, accumulate все еще почти в 2 раза быстрее:

from timeit import timeit
from itertools import accumulate
from numpy import cumsum

def sum1(l):
    return list(accumulate(l))

def sum2(l):
    return cumsum(l)

l = [1, 2, 3, 4, 5]*1000

timeit(lambda: sum1(l), number=100000)
# 19.042188624851406
timeit(lambda: sum2(l), number=100000)
# 35.17324400227517

Ответ 5

Сначала вы хотите запустить список подпоследовательностей:

subseqs = (seq[:i] for i in range(1, len(seq)+1))

Затем вы вызываете sum для каждой подпоследовательности:

sums = [sum(subseq) for subseq in subseqs]

(Это не самый эффективный способ сделать это, потому что вы добавляете все префиксы несколько раз. Но это, вероятно, не имеет значения для большинства случаев использования, и это легче понять, если у вас нет думать о текущих итогах.)

Если вы используете Python 3.2 или новее, вы можете использовать itertools.accumulate, чтобы сделать это за вас:

sums = itertools.accumulate(seq)

И если вы используете 3.1 или более раннюю версию, вы можете просто скопировать источник "эквивалент" прямо из документов (кроме изменения next(it) до it.next() для 2.5 и более ранних версий).

Ответ 6

values = [4, 6, 12]
total  = 0
sums   = []

for v in values:
  total = total + v
  sums.append(total)

print 'Values: ', values
print 'Sums:   ', sums

Запуск этого кода дает

Values: [4, 6, 12]
Sums:   [4, 10, 22]

Ответ 7

Если вы хотите использовать pythonic без numpy, работая в 2.7, это будет мой способ сделать это

l = [1,2,3,4]
_d={-1:0}
cumsum=[_d.setdefault(idx, _d[idx-1]+item) for idx,item in enumerate(l)]

теперь попробуйте и протестируйте его против всех других реализаций

import timeit
L=range(10000)

def sum1(l):
    cumsum=[]
    total = 0
    for v in l:
        total += v
        cumsum.append(total)
    return cumsum


def sum2(l):
    import numpy as np
    return list(np.cumsum(l))

def sum3(l):
    return [sum(l[:i+1]) for i in xrange(len(l))]

def sum4(l):
    return reduce(lambda c, x: c + [c[-1] + x], l, [0])[1:]

def this_implementation(l):
    _d={-1:0}
    return [_d.setdefault(idx, _d[idx-1]+item) for idx,item in enumerate(l)]


# sanity check
sum1(L)==sum2(L)==sum3(L)==sum4(L)==this_implementation(L)
>>> True    

# PERFORMANCE TEST
timeit.timeit('sum1(L)','from __main__ import sum1,sum2,sum3,sum4,this_implementation,L', number=100)/100.
>>> 0.001018061637878418

timeit.timeit('sum2(L)','from __main__ import sum1,sum2,sum3,sum4,this_implementation,L', number=100)/100.
>>> 0.000829620361328125

timeit.timeit('sum3(L)','from __main__ import sum1,sum2,sum3,sum4,this_implementation,L', number=100)/100.
>>> 0.4606760001182556 

timeit.timeit('sum4(L)','from __main__ import sum1,sum2,sum3,sum4,this_implementation,L', number=100)/100.
>>> 0.18932826995849608

timeit.timeit('this_implementation(L)','from __main__ import sum1,sum2,sum3,sum4,this_implementation,L', number=100)/100.
>>> 0.002348129749298096

Ответ 8

Выражения присваивания из PEP 572 (ожидаемые для Python 3.8) предлагают еще один способ решить эту проблему:

time_interval = [4, 6, 12]

total_time = 0
cum_time = [total_time := total_time + t for t in time_interval]

Ответ 9

Попробуйте это: функция накопления вместе с оператором add выполняет текущее сложение.

import itertools  
import operator  
result = itertools.accumulate([1,2,3,4,5], operator.add)  
list(result)

Ответ 10

Попробуйте следующее:

result = []
acc = 0
for i in time_interval:
    acc += i
    result.append(acc)

Ответ 11

Вы можете рассчитать список накопленных сумм за линейное время с помощью простого цикла for:

def csum(lst):
    s = lst.copy()
    for i in range(1, len(s)):
        s[i] += s[i-1]
    return s

time_interval = [4, 6, 12]
print(csum(time_interval))  # [4, 10, 22]

Стандартная библиотека itertools.accumulate может быть более быстрой альтернативой (поскольку она реализована в C):

from itertools import accumulate
time_interval = [4, 6, 12]
print(list(accumulate(time_interval)))  # [4, 10, 22]

Ответ 12

In [42]: a = [4, 6, 12]

In [43]: [sum(a[:i+1]) for i in xrange(len(a))]
Out[43]: [4, 10, 22]

Это слабее быстрее, чем метод генератора выше @Ashwini для небольших списков

In [48]: %timeit list(accumu([4,6,12]))
  100000 loops, best of 3: 2.63 us per loop

In [49]: %timeit [sum(a[:i+1]) for i in xrange(len(a))]
  100000 loops, best of 3: 2.46 us per loop

Для больших списков генератор - это путь к уверенности.,

In [50]: a = range(1000)

In [51]: %timeit [sum(a[:i+1]) for i in xrange(len(a))]
  100 loops, best of 3: 6.04 ms per loop

In [52]: %timeit list(accumu(a))
  10000 loops, best of 3: 162 us per loop

Ответ 13

Немного взломанный, но, похоже, работает:

def cumulative_sum(l):
  y = [0]
  def inc(n):
    y[0] += n
    return y[0]
  return [inc(x) for x in l]

Я подумал, что внутренняя функция сможет изменить y, объявленную во внешней лексической области, но это не сработало, поэтому вместо этого мы используем некоторые неприятные хаки с модификацией структуры. Возможно, более изящно использовать генератор.

Ответ 14

Без использования Numpy вы можете прокручивать непосредственно по массиву и накапливать сумму на этом пути. Например:

a=range(10)
i=1
while((i>0) & (i<10)):
    a[i]=a[i-1]+a[i]
    i=i+1
print a

Результаты в:

[0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]

Ответ 15

def cummul_sum(list_arguement):
    cumm_sum_lst = []
    cumm_val = 0
    for eachitem in list_arguement:
        cumm_val += eachitem
        cumm_sum_lst.append(cumm_val)
    return cumm_sum_lst

Ответ 16

Чистый python oneliner для суммарной суммы:

cumsum = lambda X: X[:1] + cumsum([X[0]+X[1]] + X[2:]) if X[1:] else X

Это рекурсивная версия, основанная на рекурсивных суммарных суммах. Некоторые объяснения:

1. Первый член X[:1] - это список, содержащий предыдущий элемент и почти такой же, как [X[0]] (который будет жаловаться на пустые списки).
2. Рекурсивный вызов cumsum во втором члене обрабатывает текущий элемент [1] и оставшийся список, длина которого будет уменьшена на единицу.
3. if X[1:] короче, if len(X)>1.

Контрольная работа:

cumsum([4,6,12])
#[4, 10, 22]

cumsum([])
#[]

И имитирует совокупный продукт:

cumprod = lambda X: X[:1] + cumprod([X[0]*X[1]] + X[2:]) if X[1:] else X

Контрольная работа:

cumprod([4,6,12])
#[4, 24, 288]

Ответ 17

l = [1,-1,3]
cum_list = l

def sum_list(input_list):
    index = 1
    for i in input_list[1:]:
        cum_list[index] = i + input_list[index-1]
        index = index + 1 
    return cum_list

print(sum_list(l))

Ответ 18

В Python3, чтобы найти совокупную сумму списка, где i -й элемент сумма первых элементов i + 1 из исходного списка, вы можете сделать:

a = [4 , 6 , 12]
b = []
for i in range(0,len(a)):
    b.append(sum(a[:i+1]))
print(b)

ИЛИ вы можете использовать понимание списка:

b = [sum(a[:x+1]) for x in range(0,len(a))]

Выход

[4,10,22]

Ответ 19

lst = [4,6,12]

[sum(lst[:i+1]) for i in xrange(len(lst))]

Если вы ищете более эффективное решение (более крупные списки?), генератор может быть хорошим вызовом (или просто использовать numpy, если вы действительно заботитесь о перфомансе).

def gen(lst):
    acu = 0
    for num in lst:
        yield num + acu
        acu += num

print list(gen([4, 6, 12]))

Ответ 20

Это будет стиль Haskell:

def wrand(vtlg):

    def helpf(lalt,lneu): 

        if not lalt==[]:
            return helpf(lalt[1::],[lalt[0]+lneu[0]]+lneu)
        else:
            lneu.reverse()
            return lneu[1:]        

    return helpf(vtlg,[0])

Ответ 21

Отвечая на исходный вопрос, спрашивая, как "суммировать числа в списке": проверьте встроенную функцию sum(), она, вероятно, делает то, что вы хотите.