Python 为列中的每个元素减去一个数字

我有一个csv文件，可以访问其中一列。例如，我有：

A
2.5
3.5
4.5
5.5

等等

我想做的是将A中的所有条目减去1.0，使其成为：

B
1.5
2.5
3.5
4.5

我怎么做有什么想法吗？我尝试了numpy.subtract（），但它只会导致错误。

您可以使用应用命名函数在列表中“映射”函数：

>>> A = [2.5, 3.5, 4.5, 5.5]
>>> B = map(lambda x: x-1., A)
>>> B
[1.5, 2.5, 3.5, 4.5]
>>>

其中，

lambda x:x-1

是应用了

A

所有元素的匿名函数。对于

2.5

函数返回

2.5-1

，对于

3.5

函数返回

3.5-1

，依此类推

您可以使用应用命名函数在列表中“映射”函数：

>>> A = [2.5, 3.5, 4.5, 5.5]
>>> B = map(lambda x: x-1., A)
>>> B
[1.5, 2.5, 3.5, 4.5]
>>>

---

其中，

lambda x:x-1

是应用了

A

所有元素的匿名函数。对于

2.5

函数返回

2.5-1

，对于

3.5

函数返回

3.5-1

，依此类推

如果你有一个numpy数组，你可以从数组中减去一个常量，如：

>>> A = numpy.array([2.5, 3.5, 4.5, 5.5])
>>> A-1
array([ 1.5,  2.5,  3.5,  4.5])

---

编辑：这叫做广播，顺便说一句，如果你有一个numpy数组，你可以从数组中减去一个常数，如：

>>> A = numpy.array([2.5, 3.5, 4.5, 5.5])
>>> A-1
array([ 1.5,  2.5,  3.5,  4.5])

---

编辑：这叫做广播，顺便说一句，如果你想在适当的地方进行，那么你需要一个for循环：

for i in range(len(column)):
   column[i] = column[i] - 1.0

---

如果要就地执行，则需要for循环：

for i in range(len(column)):
   column[i] = column[i] - 1.0

---

最简单的方法是使用减量/增量运算器

A -= 1

---

这适用于整个阵列。如果你能用numpy阵列和它们强大的广播功能来做一些事情的话，循环会变得很慢。但请注意，许多numpy例程在列表上不起作用，因为它们没有将列表转换为数组。这可能就是numpy.substract（）不起作用的原因。

最简单的方法是使用减量/增量运算器

A -= 1

---

这适用于整个阵列。如果你能用numpy阵列和它们强大的广播功能来做一些事情的话，循环会变得很慢。但请注意，许多numpy例程在列表上不起作用，因为它们没有将列表转换为数组。这可能就是numpy.substract（）不起作用的原因。

您应该避免执行

range（len（column））

，因为这可能会导致一个错误。您可以对i执行

，枚举（列）中的数据：

以始终正确。如果我能提供帮助，我总是尝试使用列表理解而不是循环：

B=[x-1代表A中的x]

针对列中的i:

将为您提供列表的元素，而不是索引。至少在enumerate（列）中为i，x使用enumerate:

，

您应该避免使用

range（len（列））

，因为这可能导致一个错误。您可以对i执行

，枚举（列）中的数据：

以始终正确。如果我能提供帮助，我总是尝试使用列表理解而不是循环：

B=[x-1代表A中的x]

针对列中的i:

将为您提供列表的元素，而不是索引。对于枚举（列）中的i，x至少使用枚举：

，

请显示您的代码，包括您读取CSV文件的部分，以及您得到的错误。很难说问题是数据格式（CSV读取问题）还是您使用

numpy.subtract

的方式。请显示您的代码，包括读取CSV文件的部分，以及出现的错误。很难说问题是数据格式（CSV读取问题）还是使用

numpy.subtract

的方式。