Python 使用累加器和任意 lambda 函数减少？

Question

执行累加归约的 Pythonic 方式是什么？

例如，取 R 的 Reduce() .给定一个列表和一个任意的 lambda 函数，它允许通过设置 accumulate=T 产生一个累积结果的向量，而不仅仅是最终结果。一个简单的乘法作为 lambda 函数的例子是(取自 this answer ):

Reduce(`*`, x=list(5,4,3,2), accumulate=TRUE)
# [1]   5  20  60 120

重要的是可以使用任意 lambda 函数(如 lambda x, y: ...)，因此解决方案允许例如仅使用求和、乘法或其他方法是行不通的。我无法想出一个 Pythonic 解决方案来做到这一点，例如Python 的 itertools或 functools ，但可能有办法。尽管还有许多其他关于 reduce 和特别是使用 Python 积累的问题和答案，但到目前为止我还没有找到一个通用的答案。

一个使用循环执行带有任意 lambda 函数的累积归约的非 Pythonic 示例可能如下所示:

# the source list
l = [0.5, 0.9, 0.8, 0.1, 0.1, 0.9]
# the lambda function for aggregation can be arbitrary
# this one is just made up for the example
func = lambda x, y: x * 0.65 + y * 0.35 

# the accumulated reduce:
# a) the target list with initializer value hardcoded
l2 = [l[0]]
# b) the loop
for i in range(1, len(l)):
    l2 += [func(
            l2[i-1],    # last value in l2
            l[i]        # new value from l   
            )]

那么:您将如何以 Pythonic 方式使用累加和任意 lambda 函数进行归约？

Answer 1

在 Python 3 中(在 3.2 中引入，能够传递 3.3 中添加的函数)这已经实现了，在 itertools.accumulate 中.像这样使用它:

from itertools import accumulate
list(accumulate([5, 4, 3, 2], lambda a, b: a*b))
# [5, 20, 60, 120]

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如果您使用的是较早的 Python 版本，或者想自己实现它，并且您确实希望任意 lambda(需要两个参数)工作，那么您可以使用生成器，它是在上面的文档中给出:

def accumulate(iterable, func=operator.add):
    'Return running totals'
    # accumulate([1,2,3,4,5]) --> 1 3 6 10 15
    # accumulate([1,2,3,4,5], operator.mul) --> 1 2 6 24 120
    it = iter(iterable)
    try:
        total = next(it)
    except StopIteration:
        return
    yield total
    for element in it:
        total = func(total, element)
        yield total

用法同上。

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如果您正在使用 numpy，那么存在一个更快的解决方案，至少对于所有 numpy.ufunc 而言。这些包括标准库模块 math 提供的基本相同的功能，然后是一些。您可以找到完整列表 here .

每个 numpy.ufunc 都有 accumulate方法，所以你可以这样做:

import numpy as np
np.multiply.accumulate([5, 4, 3, 2])
# array([  5,  20,  60, 120])