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。

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

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]

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) )

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))]

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]