Python西格玛和

我有一个价值清单 x=

[1，-1，-1,1,1,1，-1,1，-1,1，-1]

我还有一张空白名单

y=[]

我试图创建一个函数，它将取

x

中的值的sigma和，并将它们存储在

y

中

例如，

y[0]

应该是

x[0]*x[0]+x[0]*x[1]+x[0]*x[2]+…+x[0]*x[9]

类似地，

y[1]

应该是

x[1]*x[0]+x[1]*x[1]+x[1]*x[2]+…+x[1]*x[9]

必须对

y[0]到y[9]

执行此操作

此外，在总和中，

x[i]*x[i]

必须为零。因此，例如在

y[0]

中，

x[0]*x[0]

必须为零。类似地，在

y[1]

的和中，

x[1]*x[1]

必须为零

这是我的代码，但它总是给我一些关于索引的错误：

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

x=[1，-1，-1,1,1,1，-1,1，-1,1，-1]
y=[]
def列表扩展器（参数）：
对于参数中的i：
参数[i]*参数[i]==0
变量=numpy.sum（参数[i]*参数[：]）
如果变量>0：
变量=1
如果变量好，我认为这应该是正确的。为了便于阅读，我将其分为两种理解：

首先，得到x[n]的和：

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

现在，只需传入x的子列表：

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

这将返回列表[-1,0，-1,0，-1,0，-1,0，-1]

这是正确的：从x[8]*x[9]向后，我们得到-1-1+1 = 0. -1+1+（-1）=-1，依此类推
 这里的输入和计算太多了。如果先计算
x
的和，然后用它来计算
y
的元素，则函数可能会更短、更简单。它也会跑得更快

只要这样做：

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]

如果正在使用numpy，请将
sum
和列表理解替换为numpy操作：

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

前面的答案很好地解决了python的问题。以下是使用numpy的一种方法，即使用外部产品：

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)

其中：

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

如果必须，您可以将其转换为列表

我用@Ashwini Chaudhary的另一个纯python版本来计时这个解决方案。以下是10个元素列表的计时：

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

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

对于100个元素的列表：

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

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

所以它的速度从4-130倍不等
 你有什么错误？你能发布完整的回溯吗？（一方面，
sum
行中缺少一个结束括号）。另一个问题是，
parameter[i]*parameter[i]==0
行实际上什么都不做（它只是将
parameter[i]*parameter[i]
与0进行比较，并且对结果不做任何处理。括号已经被修复。现在它返回y作为一个零列表，但这不应该是结果。那么如何将其更改为具有
parameter[i]*参数[i]
实际为零并对结果产生影响？通过“
x[i]*x[i]
必须为零”，您的意思是
x
必须完全由零组成，还是您想说您想将
x[i]*x[i]
从
y[i]
的计算中排除？@user2357112我想排除x[i]*x[i]从计算中你的结果是不正确的。它应该是
[-1，-1，-1，-1，-1，-1，-1]
。哦，我明白了。我认为这个问题是渐进的。比我想象的容易。实际上，这很简单。你能测试一下
x*（x.sum（）-x）
吗？恐怕我现在没有权限使用numpy安装。（我甚至不确定
x.sum（）-x
是否能像我想的那样工作。）@user2357112，我测试过，它确实正确。好多了！