python在每个索引处对数组中以前的所有值求和

我有一个数组：

my_array = [1, 4, 1, 13, 9]

并希望创建一个新数组，该数组中的每个索引都是以前所有索引值的总和

summed_array = [0, 1, 5, 6, 19]

我试过类似的东西

for ind,i in enumerate(my_array):
    print i, my_array[ind-1]

---

但无法计算出如何对所有以前的值求和。

纯Python实现：

>>> from numpy import cumsum, ones
>>> a = ones(10)
>>> print(cumsum(a))
array([  1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   6.,   7.,   8.,   9.,  10.])

def cumilative_sum(lst):
    total, result = 0, []
    for ele in lst:
        result.append(total)
        total += ele
    return result

sum = 0

my_array = [1, 4, 1, 13, 9]
summed_array = [0, 0, 0, 0, 0]

for ind,i in enumerate(my_array):
    summed_array[ind] = sum
    sum += my_array[ind]

---

np.cumsum

返回一个累加和数组，每个累加加加到并包括输入数组中的相应元素。要从总和中排除相应的元素，只需将它们减去即可。

以下是一个简明易懂的实现：

def cumilative_sum(lst):
    total, result = 0, []
    for ele in lst:
        result.append(total)
        total += ele
    return result

sum = 0

my_array = [1, 4, 1, 13, 9]
summed_array = [0, 0, 0, 0, 0]

for ind,i in enumerate(my_array):
    summed_array[ind] = sum
    sum += my_array[ind]

代码基本上开始用0分配sum，并将其放入

summated\u数组

的第一个索引中，然后将

my\u数组

的各个索引相加。然后，它返回到

for

循环，并用前面的

sum

为

summated\u数组的每个索引赋值

产出将是：

>>> summed_array

[0, 1, 5, 6, 19]

…这是最终的预期金额

编辑：谢谢@IanAuld，他建议了另一种方法，不用枚举，也不用将值初始化为0：

sum = 0

my_array = [1, 4, 1, 13, 9]
summed_array = []

for i in my_array:
    summed_array += [sum]
    sum += i

itertools.accumulate
的工作原理与
numpy.cumsum
相同：

from operator import add
from itertools import accumulate
from operator import add

def cum_sum(l):
   return accumulate(l, add)

In [22]: list(cum_sum(my_array))
Out[22]: [1, 5, 6, 19, 28]

这将与cumsum完全匹配

如果要忽略最后一个元素：

from operator import add
from itertools import islice, accumulate


def cum_sum(l, take):
   return accumulate(islice(my_array, 0, len(l)-take), add)

In [16]: list(cum_sum(my_array, 1))
Out[16]: [1, 5, 6, 19]

要精确匹配输出（包括0）并在python2或3中工作，可以创建生成器函数：

my_array = [1, 4, 1, 13, 9]

def cum_sum(l):
    sm = 0
    for ele in l:
        yield sm
        sm += ele

输出：

In [5]: my_array = [1, 4, 1, 13, 9]

In [6]: list(cum_sum(my_array))
Out[6]: [0, 1, 5, 6, 19]

在此，使用列表ComperExtension的上述另一个变体：

[sum(my_array[0:i[0]]) for i in enumerate(my_array)]

enumerate使用起来很方便，因为它创建的元组包含索引和该索引处的值
您可以使用
np.cumsum
@IanAuld:它在标记中，所以他们可能已经在使用它了。当线性时间解很容易时，请不要使用二次时间解决方案。创建一个单独的0列表并使用枚举和索引而不是直接使用列表中的值有什么简明之处？@IanAuld是的，很好的建议！谢谢