最近做了个数据统计,需要将一个大列表里的多个小列表相同下标的值相加;
例:
a = [
[1, 2, 3],
[2, 3, 4]
]
# 结果:[3, 5, 7]
在网上找了很多列子,还都不错,我先贴一下:
zip方法:
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
result = [i + j for i, j in zip(a, b)]
print(result) # [5, 7, 9]
map方法:
lst1 = [1, 4, 7]
lst2 = [2, 5, 3]
import operator
sum_lst = list(map(operator.add, lst1, lst2))
print(sum_lst)
numpy方法:
lst1 = [1, 4, 7]
lst2 = [2, 5, 3]
import numpy as np
sum_lst = list(np.add(lst1, lst2))
print(sum_lst)
但是后来,需求变得更复杂,并不是两个列表,是7个列表,甚至更多,上述方法就不太好用了;后面自己做了下调整,算是记录下这种方法,能够解决这个问题;
map + 函数调用:
js_list = [
[77, 6, 3, 11],
[80, 7, 4, 8],
[80, 7, 4, 7]]
long = len(js_list[0])
def func(n):
num = sum([i[n] for i in js_list])
return num
# 使用 map() 内置函数实现
res = map(func, range(long))
print(list(res))
后面还发现一种通过numpy的方法,更方便,终归还是别人封装好的好用;
import numpy as np
js_list = [
[77, 6, 3, 11],
[80, 7, 4, 8],
[80, 7, 4, 7]]
result = np.add.reduce(js_list)
print(result)