对一串数字求和:

sum(list_of_nums)

使用列表推导式生成一个新列表，其中相邻元素在xs中求平均值:

[(x + y) / 2 for x, y in zip(xs, xs[1:])]

将所有相邻元素求和为一个值:

sum((x + y) / 2 for x, y in zip(xs, xs[1:]))

问题1:

要对一组数字求和，使用sum:

xs = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sum(xs))

这个输出:

15

问题2:

所以你需要(元素0 +元素1)/ 2，(元素1 +元素2)/ 2，…等。

我们做两个列表:一个是除第一个元素之外的所有元素，一个是除最后一个元素之外的所有元素。我们想要的平均值是从这两个表中取的每对的平均值。我们使用zip从两个列表中获取对。

我假设您希望在结果中看到小数，即使您的输入值是整数。默认情况下，Python执行整数除法:它会丢弃余数。要一直除以，我们需要使用浮点数。幸运的是，整型数除以浮点数将产生一个浮点数，所以我们只使用2.0而不是2作为除数。

因此:

averages = [(x + y) / 2.0 for (x, y) in zip(my_list[:-1], my_list[1:])]

尝试使用列表理解。喜欢的东西:

new_list = [(old_list[i] + old_list[i+1])/2 for i in range(len(old_list-1))]

生成器是一种简单的编写方法:

from __future__ import division
# ^- so that 3/2 is 1.5 not 1

def averages( lst ):
    it = iter(lst) # Get a iterator over the list
    first = next(it)
    for item in it:
        yield (first+item)/2
        first = item

print list(averages(range(1,11)))
# [1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5, 7.5, 8.5, 9.5]

本着itertools的精神。灵感来自双人食谱。

from itertools import tee, izip

def average(iterable):
    "s -> (s0,s1)/2.0, (s1,s2)/2.0, ..."
    a, b = tee(iterable)
    next(b, None)
    return ((x+y)/2.0 for x, y in izip(a, b))

例子:

>>>list(average([1,2,3,4,5]))
[1.5, 2.5, 3.5, 4.5]
>>>list(average([1,20,31,45,56,0,0]))
[10.5, 25.5, 38.0, 50.5, 28.0, 0.0]
>>>list(average(average([1,2,3,4,5])))
[2.0, 3.0, 4.0]

使用成对的itertools食谱:

import itertools
def pairwise(iterable):
    "s -> (s0,s1), (s1,s2), (s2, s3), ..."
    a, b = itertools.tee(iterable)
    next(b, None)
    return itertools.izip(a, b)

def pair_averages(seq):
    return ( (a+b)/2 for a, b in pairwise(seq) )

简短而简单:

def ave(x,y):
  return (x + y) / 2.0

map(ave, a[:-1], a[1:])

这是它的样子:

>>> a = range(10)
>>> map(ave, a[:-1], a[1:])
[0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5, 7.5, 8.5]

由于Python在处理两个列表上的映射时有些愚蠢，你必须截断列表a[:-1]。如果你使用itertools.imap，它会像你期望的那样工作:

>>> import itertools
>>> itertools.imap(ave, a, a[1:])
<itertools.imap object at 0x1005c3990>
>>> list(_)
[0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5, 7.5, 8.5]

我只使用带有map()的

a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
b = map(lambda x, y: (x+y)/2.0, fib[:-1], fib[1:])
print b

>>> a = range(10)
>>> sum(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'int' object is not callable
>>> del sum
>>> sum(a)
45

sum似乎已经在代码的某个地方定义了，并且覆盖了默认函数。所以我删除了它，问题解决了。

n = int(input("Enter the length of array: "))
list1 = []
for i in range(n):
    list1.append(int(input("Enter numbers: ")))
print("User inputs are", list1)

list2 = []
for j in range(0, n-1):
    list2.append((list1[j]+list1[j+1])/2)
print("result = ", list2)

所有的回答都显示了一种纲领性和一般性的方法。我建议用一种数学方法来解决你的问题。它可以更快，特别是对于长列表。它之所以有效，是因为你的列表是一个到n的自然数列表:

假设我们有自然数1,2,3，…10:

>>> nat_seq = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

你可以在列表中使用求和函数:

>>> print sum(nat_seq)
55

你也可以使用公式n*(n+1)/2，其中n是列表中最后一个元素的值(这里:nat_seq[-1])，这样你就可以避免遍历元素:

>>> print (nat_seq[-1]*(nat_seq[-1]+1))/2
55

生成序列(1+2)/2，(2+3)/2，…，(9+10)/2你可以使用生成器和公式(2*k-1)/2。(注意点使值为浮点)。在生成新列表时，必须跳过第一个元素:

>>> new_seq = [(2*k-1)/2. for k in nat_seq[1:]]
>>> print new_seq
[1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5, 7.5, 8.5, 9.5]

在这里，你也可以使用列表中的sum函数:

>>> print sum(new_seq)
49.5

但是你也可以使用公式(((n*2+1)/2)**2-1)/2，这样你就可以避免遍历元素:

>>> print (((new_seq[-1]*2+1)/2)**2-1)/2
49.5

使用简单的列表-理解和求和:

>> sum(i for i in range(x))/2. #if x = 10 the result will be 22.5

解决这个问题最简单的方法是:

l =[1,2,3,4,5]
sum=0
for element in l:
    sum+=element
print sum

试试以下方法:

mylist = [1, 2, 3, 4]   

def add(mylist):
    total = 0
    for i in mylist:
        total += i
    return total

result = add(mylist)
print("sum = ", result)

问题2: 对一组整数求和:

a = [2, 3, 5, 8]
sum(a)
# 18
# or you can do:
sum(i for i in a)
# 18

如果列表中包含整数作为字符串:

a = ['5', '6']
# import Decimal: from decimal import Decimal
sum(Decimal(i) for i in a)

我使用一个while循环来得到结果:

i = 0
while i < len(a)-1:
   result = (a[i]+a[i+1])/2
   print result
   i +=1

遍历列表中的元素并像这样更新总数:

def sum(a):
    total = 0
    index = 0
    while index < len(a):
        total = total + a[index]
        index = index + 1
    return total

你可以试试这种方法:

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
sm = sum(a[0:len(a)]) # Sum of 'a' from 0 index to 9 index. sum(a) == sum(a[0:len(a)]
print(sm) # Python 3
print sm  # Python 2

import numpy as np    
x = [1,2,3,4,5]
[(np.mean((x[i],x[i+1]))) for i in range(len(x)-1)]
# [1.5, 2.5, 3.5, 4.5]

一种简单的方法是使用iter_tools排列

# If you are given a list

numList = [1,2,3,4,5,6,7]

# and you are asked to find the number of three sums that add to a particular number

target = 10
# How you could come up with the answer?

from itertools import permutations

good_permutations = []

for p in permutations(numList, 3):
    if sum(p) == target:
        good_permutations.append(p)

print(good_permutations)

结果是:

[(1, 2, 7), (1, 3, 6), (1, 4, 5), (1, 5, 4), (1, 6, 3), (1, 7, 2), (2, 1, 7), (2, 3, 
5), (2, 5, 3), (2, 7, 1), (3, 1, 6), (3, 2, 5), (3, 5, 2), (3, 6, 1), (4, 1, 5), (4, 
5, 1), (5, 1, 4), (5, 2, 3), (5, 3, 2), (5, 4, 1), (6, 1, 3), (6, 3, 1), (7, 1, 2), 
(7, 2, 1)]

注意，顺序很重要——即1,2,7也表示为2,1,7和7,1,2。您可以通过使用集合来减少这种情况。

感谢Karl Knechtel，我能够理解你的问题。我的解释:

你想要一个包含元素i和i+1的平均值的新列表。 你需要对列表中的每个元素求和。

第一个问题使用匿名函数(又名。Lambda函数):

s = lambda l: [(l[0]+l[1])/2.] + s(l[1:]) if len(l)>1 else []  #assuming you want result as float
s = lambda l: [(l[0]+l[1])//2] + s(l[1:]) if len(l)>1 else []  #assuming you want floor result

第二个问题也使用匿名函数(aka。Lambda函数):

p = lambda l: l[0] + p(l[1:]) if l!=[] else 0

这两个问题合并在一行代码中:

s = lambda l: (l[0]+l[1])/2. + s(l[1:]) if len(l)>1 else 0  #assuming you want result as float
s = lambda l: (l[0]+l[1])/2. + s(l[1:]) if len(l)>1 else 0  #assuming you want floor result

使用最适合你需要的那个

让我们让初学者容易:-

global关键字将允许在主函数中分配全局变量消息，而不产生新的局部变量

message = "这是一个全局变量!" def main (): 全球信息 message = "This is a local" 打印(消息) main () #输出“这是一个本地”-从函数调用 打印(消息) #输出“This is a local”——从外部作用域

这个概念叫做影子

在Python中对数字列表求和

Nums = [1,2,3,4,5] Var = 0 def金额(): 对于nums中的num: 全局变量 Var = Var + num 打印(var) 如果__name__ == '__main__': 金额()

输出= 15

这个问题在这里得到了解答

a = [1,2,3,4]
sum(a) 

sum(a)返回10

这么多解决方案，但我最喜欢的还是没有:

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([1,2,3,4,5])

numpy数组与列表没有太大区别(在这个用例中)，除了你可以像对待数字一样对待数组:

>>> ( arr[:-1] + arr[1:] ) / 2.0
[ 1.5  2.5  3.5  4.5]

完成了!

解释

花式索引的意思是:[1:]包括从1到最后的所有元素(因此省略了元素0)，而[:-1]是除了最后一个以外的所有元素:

>>> arr[:-1]
array([1, 2, 3, 4])
>>> arr[1:]
array([2, 3, 4, 5])

将这两个元素相加，就得到了一个包含元素(1+2)(2+3)等的数组。 请注意，我是除以2.0，而不是2，因为否则Python认为您只使用整数并产生四舍五入的整数结果。

使用numpy的优点

Numpy比围绕数字列表的循环要快得多。这取决于你的列表有多大，快几个数量级。此外，它的代码更少，至少对我来说，它更容易阅读。 我正在努力养成对所有数字组都使用numpy的习惯，这对于我本来必须编写的所有循环和循环中的循环是一个巨大的改进。

在Python 3.8中，可以使用新的赋值操作符

>>> my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> itr = iter(my_list)
>>> a = next(itr)
>>> [(a + (a:=x))/2 for x in itr]
[1.5, 2.5, 3.5, 4.5]

A是对列表中前一个值的运行引用，因此它被初始化为列表的第一个元素，迭代发生在列表的其余部分，在每次迭代中使用后更新A。

显式迭代器用于避免使用my_list[1:]创建列表的副本。

你也可以使用递归来做同样的事情:

Python代码片段:

def sumOfArray(arr, startIndex):
    size = len(arr)
    if size == startIndex:  # To Check empty list
        return 0
    elif startIndex == (size - 1): # To Check Last Value
        return arr[startIndex]
    else:
        return arr[startIndex] + sumOfArray(arr, startIndex + 1)


print(sumOfArray([1,2,3,4,5], 0))

保持简单:

def cool_sum(list: numbers):
    b = 0;
    for i in numbers:
        b += i
    return b;


a = [1, 2, 4]
print(cool_sum(a))