Python 如何除以列表Y中的变化？

此问题的解决方案是解决增量y，请参见**中问题的底部**

我正在为许多不同的线性回归方程编写代码。我有两个带有x和y值的列表。我的一个等式创建了一个新的列表w。列表w的方程式为（w=1/Δy^2），其中y为列表。我以前使用过需要列表的等式，但从未使用过列表中的更改

我有

w=[1/（deltay）**2（x，y）]

但是当我打印时，我得到

w[False]

。所以我不认为我做得对，但是我不知道

列表y中的每个数据点需要有5%的不确定度。现在我只关心w和y中的不确定性。这个w函数是其他东西所需要的

总之，我如何对等式（w=1/Δy^2）进行编码，其中δy是一个列表，w是一个列表，谢谢

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**好的，我已经取得了一些进展。我想我现在知道怎么解决这个问题了。我有一个y值列表。每个y值的不确定度为5%。所以我需要一个新的列表增量，它是旧列表y乘以0.05的时间。所以我在写这个

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deltay=[（i*0.05）for i in zip（y）]

但是我得到了错误TypeError:不能将序列乘以'float'类型的非int***

我假设您的

deltay

变量是一个变量，否则您的代码将引发一个异常，因此既然您使用了numpy.array，您可以使用：

如果您的

deltay

不是numpy.array（如上次更新所示），您可以使用列表理解来计算

w

：

deltay = [ i * 0.05 for i in y]
w = [1/x**2 for x in deltay]

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原则上，您想要的是滑动窗口上的迭代器。关于这一点，已经有好几篇文章可以发表了

我们将利用Daniel DiPaolo建议的方法：

from itertools import islice

def window(seq, n=2):
    "Returns a sliding window (of width n) over data from the iterable"
    "   s -> (s0,s1,...s[n-1]), (s1,s2,...,sn), ...                   "
    it = iter(seq)
    result = tuple(islice(it, n))
    if len(result) == n:
        yield result
    for elem in it:
        result = result[1:] + (elem,)
        yield result

现在，获得更改很容易：

xs = [1, 3, 4, 7, 10, 14]
ys = [3, 1, 2, 9, 13, -1]

# if you need the slope
w = [1/d**2 
     for d in 
         map(lambda pnts: (pnts[1][1]-pnts[0][1])/(pnts[1][0]-pnts[0][0]),  
             window(zip(xs, ys), 2))
    ]

# if you just need the change in y
w = [1/d**2 
     for d in 
         map(lambda y: y[1] - y[0], window(ys, 2))
    ]

要回答您的编辑问题，请执行以下操作：

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好的，我已经取得了一些进展。我想我现在知道怎么解决这个问题了。我 有一个y值列表。每个y值的不确定度为5%。所以我 需要一个新的列表增量，它是旧列表y乘以0.05的时间。我也是 写这个deltay=[（i*0.05）代表zip（y）]但是我得到了 错误类型错误：不能将序列与“float”类型的非int相乘**

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您应该对y中的i使用

[（i*0.05）]

。如果您使用

zip（y）

您迭代的所有条目都将是元组。

发布一个示例输入和相应的预期输出。您想获得斜率（分段）还是仅将

y

从

y[i]

更改为

y[i+1]

？我不太了解

x

这个角色。好吧，我已经取得了一些进展。我想我现在知道怎么解决这个问题了。我只需要在0.05之前生成一个y次列表。因为这将作为我的列表delta y。所以我写这个'w=[1/（deltay）**2 in-zip（x，y）]`但是我得到了错误TypeError:不能用'float'类型的非整数乘以序列。请发布

deltay

的值，你可以使用print

xs = [1, 3, 4, 7, 10, 14]
ys = [3, 1, 2, 9, 13, -1]

# if you need the slope
w = [1/d**2 
     for d in 
         map(lambda pnts: (pnts[1][1]-pnts[0][1])/(pnts[1][0]-pnts[0][0]),  
             window(zip(xs, ys), 2))
    ]

# if you just need the change in y
w = [1/d**2 
     for d in 
         map(lambda y: y[1] - y[0], window(ys, 2))
    ]