fs我通過讀取 *.csv 文件得到了一個 numpy 數組。它的大小是 (606,)，數據類型是 float64。示例 a 我的原始數據i M(i) dM(i)1 0.0012 0.000132 0.000153 0.000164 0.00018現在我的數組中的每個元素都應該像這樣計算M(i) = M(i-1) + dM(i-1)*t：t 是常數因子 10。M(2)會是M(2) = M(1) + dM(1)*t = 0.0012 + 0.00013*10 = 0.0025 M(3)會是M(3) = M(2) + dM(2)*t = 0.0025 + 0.00015*10 = 0.004我手動計算了一些值。i M(i) dM(i)1 0.0012 0.000132 0.0025 0.000153 0.004 0.000164 0.0056 0.00018我的想法是簡單地為數組中的每一項寫一個for循環，但計算似乎是錯誤的。fs是數組，t是一定的時間間隔。t是常數，值為 10# Ms(t)def mass(t, fs): M_st = 0 for i in fs M_st = M_st + i*t return M_stsum = mass(10,fs)
4 回答
慕姐8265434
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cumsum為它使用內置函數（a是你的數組）：
a.cumsum()
#[ 1 4 8 13 19 26]
更新：基于 OP 對帖子的編輯（t是標量并且M是dM數組。請注意，python 索引是基于零的而不是基于一的）：
M(0) + (dM*t).cumsum()
慕田峪9158850
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一種優雅的解決方案是
m = arr[0]
temp = np.tril(np.ones([m, m]))
new_arr = temp @ arr
慕蓋茨4494581
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逐行遍歷文件，并將當前行的值加上結果數組中前一個元素的值。我不是 numpy 數組的專家，但這樣的東西適用于標準列表
def create_sum_array(input_arr, length):
temp_arr = []
for i in range(length):
if(temp_arr = []):
temp_arr.append(input_arr[i])
else:
temp_arr.append(temp_arr[i-1] + input_arr[i])
return temp_arr
智慧大石
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這不是最優雅的解決方案，但像這樣的方法會起作用：
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
array2 = np.zeros(len(array))
for i in range(len(array)):
if i == 0:
array2[i] = array[i]
array2[i] = np.sum(array[:i+1])
print(array2)
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