我正在尝试使用列表理解来替换这个 for 循环。我的 list 是

test_list = [3, 4, 6, 3, 8, 4, 7, 8, 12, 14, 1, 6, 7, 3, 7, 8, 3, 3, 7]

功能是
import numpy as np
def ema(x, n):
    x = np.array(x)
    emaint = np.zeros(len(x))
    k = 2 / float(n + 1)

    emaint[0:n] = np.average(x[:n])

    for i in range(n, len(x)):
        emaint[i] = (x[i] * k) + (emaint[i - 1] * (1 - k))

    return emaint

如果我调用 ema(test_list, 5) 的结果将是
[4.8 4.8 4.8 4.8 4.8 4.53333333 5.35555556 6.23703704 8.15802469 10.10534979 7.0702332 6.7134888 6.80899253 5.53932835 6.0262189 6.68414594 5.45609729 4.63739819 5.42493213]

我试过这个
import numpy as np
def ema_compr(x, n):
    x = np.array(x)
    emaint = np.zeros(len(x))
    k = 2 / float(n + 1)

    emaint[0:n] = np.average(x[:n])

    emaint[n:] = [(x[i] * k) + (emaint[i - 1] * (1 - k)) for i in range(n, len(x))]

    return emaint

但是,如果我调用 ema_compr(test_list, 5),结果会有所不同:
[4.8 4.8 4.8 4.8 4.8 4.53333333 2.33333333 2.66666667 4. 4.66666667 0.33333333 2. 2.33333333 1. 2.33333333 2.66666667 1. 1. 2.33333333]
  • 我想是否有可能获得列表理解。
  • 列表理解的结果是否不同,因为我要访问非创建元素?
  • 最佳答案

    因为您的循环需要保持运行状态,所以它不能干净地转换为列表理解,尽管 hacks 存在。

    所以如果你想要“类似”列表理解,我推荐下一个最好的东西:累加器。

    from itertools import accumulate
    
    def ema(x, n):
        xx = n*[sum(x[:n])/n] + x[n:]
        p, q = 2 / (n+1), (n-1) / (n+1)
        return list(accumulate(xx, lambda a, b: q*a + p*b))
    

    给出:
    ema(test_list, 5)
    # [4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.533333333333333, 5.355555555555555, 6.2370370370370365, 8.158024691358024, 10.105349794238682, 7.070233196159121, 6.713488797439414, 6.808992531626275, 5.539328354417517, 6.026218902945011, 6.684145935296673, 5.456097290197782, 4.637398193465188, 5.424932128976792]
    

    关于python - 如何为此循环创建列表理解,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/47935694/

    10-13 04:06