這是我之前問過的另一個問題的延續（Dataframe add element from a column based on values contiguity from another columns），如果我使用 pandas 我得到了解決方案DataFrame，但如果我有 2 個列表則沒有，這里是我的地方我卡住了。我有 2 個列表：a=[2,3,4,1]
b=[5,6,7,2,8,9,1,2,3,4]結果我想添加b使用值的元素a。a = 2所以我想從前兩個元素中添加b第一個元素(5+6)a = 3所以我想從b接下來的 3 個元素 中添加第二個元素(7+2+8)，依此類推。我試過afor 循環，但總和總是從的第一個元素開始b。有沒有一種方法可以在不更改或創建另一個列表的情況下獲得我想要的結果b？
5 回答
慕斯王
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這是你要找的嗎？
a=[2,3,4,1]
b=[5,6,7,2,8,9,1,2,3,4]
c = []
index = 0
for item in a:
c.append(sum(b[index: index + item]))
index += item
print(c)
輸出
[11, 17, 15, 4]
尚方寶劍之說
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麻木的：
import numpy as np
np.add.reduceat(b,np.cumsum(np.concatenate([[0],a[:-1]])))
# array([11, 17, 15, 4])
Python：
import itertools as it
bi = iter(b)
[sum(it.islice(bi,x)) for x in a]
# [11, 17, 15, 4]
拉莫斯之舞
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a=[2,3,4,1]
b=[5,6,7,2,8,9,1,2,3,4]
new = []
i=0
for x in range(len(a)):
el = a[x]
new.append(sum(b[i:i+el]))
i=i+el
print(new)
#[11, 17, 15, 4]
開心每一天1111
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我會用來numpy.cumsum獲取下一系列總和的起始索引的運行總和。然后，您可以將該索引列表壓縮到自身偏移 1 以確定每次迭代求和的切片。
>>> from numpy import cumsum
>>> starts = cumsum([0] + a)
>>> [sum(b[i:j]) for i,j in zip(starts, starts[1:])]
[11, 17, 15, 4]
守候你守候我
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在不創建新的中介列表的情況下，您可以執行以下操作：
[ sum( b[ sum(a[:i]): ][ :a[i] ] ) for i in range(len(a)) ]
雖然，它有點計算量大。使用構建列表的 for 循環c將是一種更有效的方法，就像@Balaji Ambresh 回答的那樣。
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