这个问题在这里已经有了答案:Whatdoesthebuilt-infunctionsumdowithsum(list,[])?(3个答案)关闭4年前。我正在使用python3.6。我遇到了以下使用sum展平嵌套列表的方法:a=[[1,2],[3,4],[5,6]]sum(a,[])返回:[1,2,3,4,5,6]这里到底发生了什么？Sum采用一个可迭代对象(在本例中为一个列表)和一个起始值。我不明白python读取什么来展平列表。

这个问题在这里已经有了答案:Pythonhowtogetsumofnumbersinalistthathasstringsinitaswell(4个答案)关闭9年前。我有一个字典列表。每个字典都有一个整数键和元组值。我想对位于元组特定位置的所有元素求和。例子:myList=[{1000:("a",10)},{1001:("b",20)},{1003:("c",30)},{1000:("d",40)}]我知道我可以做类似的事情:sum=0foriinmyList:foriinmyList:temp=i.keys()sum+=i[temp[0]][1]printsum是否有更pythoni

当在特定轴上对数组求和时，专用数组方法array.sum(ax)实际上可能比for循环慢:v=np.random.rand(3,1e4)timeitv.sum(0)#vectorizedmethod1000loops,bestof3:183usperlooptimeitforrowinv[1:]:v[0]+=row#pythonloop10000loops,bestof3:39.3usperloop矢量化方法比普通的for循环慢4倍以上!(wr)on(g)这里发生了什么，我不能相信numpy中的向量化方法比for循环更快吗？ 最佳答案

我有一个pandas数据框，如下所示:NameMissedCreditGradeA1310A1112B2310B1220我想要的输出是:NameSum1Sum2AverageA2411B3515基本上是获取列Credit和Missed的总和，并在Grade上取平均值。我现在正在做的是Name上的两个groupby，然后求和和平均值，最后合并两个输出数据帧，这似乎不是最好的方法。我还在SO上发现了这一点，如果我只想在一列上工作，这很有意义:df.groupby('Name')['Credit'].agg(['sum','average'])但不确定如何为两列做一行？

我想编写一个函数，它将一个展平数组作为输入并返回一个等长数组，其中包含输入数组中前n个元素的总和，初始n-1元素输出数组的设置为NaN。例如，如果数组有十个elements=[2,4,3,7,6,1,9,4,6,5]和n=3那么结果数组应该是[NaN,NaN,9,14,16,14,16,14,19,15]。我想到的一种方法:defsum_n_values(flat_array,n):sums=np.full(flat_array.shape,np.NaN)foriinrange(n-1,flat_array.shape[0]):sums[i]=np.sum(flat_array[i-n

这个问题在这里已经有了答案:TypeError:'int'objectisnotcallable(10个答案)关闭3年前。我想弄清楚为什么在范围内使用求和函数时会出错。代码如下:data1=range(0,1000,3)data2=range(0,1000,5)data3=list(set(data1+data2))#makesnewlistwithoutduplicatestotal=sum(data3)#calculatesumofdata3list'selementsprinttotal这里是错误:line8,intotal2=sum(data3)TypeError:'int'o

这是功能还是错误？有人可以向我解释numpymasked_array的这种行为吗？它似乎在应用求和操作后更改了fill_value，如果您打算使用填充结果，这会造成混淆。data=ones((5,5))m=zeros((5,5),dtype=bool)"""Maskoutrow3"""m[3,:]=Truearr=ma.masked_array(data,mask=m,fill_value=nan)printarrprint'Fillvalue:',arr.fill_valueprintarr.filled()farr=arr.sum(axis=1)printfarrprint'Fil

我有以下代码。在Python中它需要永远。必须有一种方法可以将这种计算转化为广播......defeuclidean_square(a,b):squares=np.zeros((a.shape[0],b.shape[0]))foriinrange(squares.shape[0]):forjinrange(squares.shape[1]):diff=a[i,:]-b[j,:]sqr=diff**2.0squares[i,j]=np.sum(sqr)returnsquares 最佳答案 您可以使用np.einsum在计算出broad

在sum函数中，原型(prototype)是sum(iterable[,start])，它将可迭代对象中的所有内容加上起始值相加。我想知道为什么这里有一个起始值？是否有需要此值的特定用例？请不要再举例说明start是如何使用的。我想知道为什么它存在于这个函数中。如果sum函数的原型(prototype)只是sum(iterable)，如果iterable为空则返回None，一切正常。那么，为什么我们需要从这里开始？ 最佳答案 如果您对不是整数的事物求和，您可能需要提供一个起始值以避免错误。>>>fromdatetimeimportt

我试图将表格中的几个字段分组，然后对这些组求和，但它们被重复计算了。我的模型如下:classCostCenter(db.Model):__tablename__='costcenter'id=db.Column(db.Integer,primary_key=True,autoincrement=True)name=db.Column(db.String)number=db.Column(db.Integer)classExpense(db.Model):__tablename__='expense'id=db.Column(db.Integer,primary_key=True,aut