Python NumPy计算总和

我有一个p数组，表示6个力（权重）：

我有一个d数组，它表示力与原点之间的距离（0）

我想计算每个I

i是从2到4的索引（2次迭代：2次和3次，不包括4次）

Pl（i）是位于Pi左侧的力

d（i）是位于Pi左侧到Pi的力的距离

示例：对于i=2： P2=P的第三个值（索引从0开始）=6

Pl（2）=分别为3和4

d（i）=6-0=6和6-4.5=1.5

Pl（i）*d（i）=（3*6）+（4*1.5）=24之和

我试过：

Di = np.array([])
Pl = np.array([])
for x in range(2,4):
   Pl = P[:x]
   Pl = np.append(Pl, P[:x])

     
  for i in range (0,x):
               di = d[x]-d[i]
               Di = np.append(Di, di)

它可以工作，但它给出了Di的一个数组示例：

Di[6.1.5 10.5 6.4.5]

我想要：

对于i=2，D2=[6.1.5]

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D3=[10.5 6.4.5]对于i=3，如果我正确理解了您的问题，下面的代码应该会给出每次迭代的预期总和结果

import numpy as np

forces_sum = []
for i in range(2,4):
    Pi = P[:i]
    Di = d[i] - d[:i]
    forces_sum.append(np.sum(Pi * Di))

编辑： 如果您希望在每次迭代中也使用Pi和Di：

forces_sum = []
Pi = []
Di = []
for i in range(2,4):
    Pi.append(P[:i])
    Di.append(d[i] - d[:i])
    forces_sum.append(np.sum(Pi[-1] * Di[-1]))

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谢谢，这是正确的，但是我想要两个Pi数组和两个Di数组，每个itération都有一个数组，这样我可以显示每个itération的Pi与Di的乘积。好的，我对答案进行了编辑，稍作修改，在每次迭代中也存储Pi和Di。非常感谢：）

import numpy as np

forces_sum = []
for i in range(2,4):
    Pi = P[:i]
    Di = d[i] - d[:i]
    forces_sum.append(np.sum(Pi * Di))

forces_sum = []
Pi = []
Di = []
for i in range(2,4):
    Pi.append(P[:i])
    Di.append(d[i] - d[:i])
    forces_sum.append(np.sum(Pi[-1] * Di[-1]))