Python - 不等長列表的列求和

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什麼是列求和

列求和指的是計算資料集或矩陣中每一列的值之和的過程。在資料分析或數值計算的背景下，列求和是用於沿垂直軸彙總和分析資料的常用操作。

例如，考慮一個以表格形式表示的資料集，其中包含行和列。每一列對應一個變數或特徵，每一行對應一個觀測值或資料點。列求和涉及將每一列中的值加起來，以獲得每個變數的單個總和。讓我們用一個例子來說明這一點。

假設我們有以下資料集，表示五個人在三次不同測量中的身高（以釐米為單位）。

	測量 1	測量 2	測量 3
0	170	175	180
1	165	168	172
2	180	182	178
3	172	169	171
4	175	176	174

要計算列求和，我們必須將每一列中的值加起來。

列求和

• 測量 1：862

• 測量 2：870

• 測量 3：875

在這種情況下，列求和提供了每次測量的總高度，使我們能夠概覽每個變數中的累積值。

當您擁有不等長的列表並希望在 Python 中計算每一列的列總和時，我們可以使用不同的方法。以下列出了三種實現此目的的方法。

使用迴圈和填充列表

在這種方法中，我們可以迴圈遍歷列表並對每一列的值求和，同時考慮列表的長度可能不同。我們需要用零填充較短的列表以使其長度相等。

示例

在此示例中，我們首先使用`max(len(lst) for lst in lists)`找到所有列表中的最大長度。然後，我們使用列表推導式用零填充每個列表以匹配最大長度。填充後，我們可以使用`zip(*padded_lists)`轉置列表，最後，我們使用另一個列表推導式計算列總和。

lists = [
   [1, 2, 3],
   [4, 5],
   [6, 7, 8, 9]
]
max_length = max(len(lst) for lst in lists)
padded_lists = [lst + [0] * (max_length - len(lst)) for lst in lists]
column_sum = [sum(col) for col in zip(*padded_lists)]
print("The column summation of uneven sized lists:",column_sum)

輸出

The column summation of uneven sized lists: [11, 14, 11, 9]

使用 Itertools.zip_longest() 函式

來自 `itertools` 模組的`zip_longest`函式允許我們將不等長列表壓縮在一起，並用指定預設值（在本例中為 0）填充缺失的值。

示例

在此示例中，`zip_longest(*lists, fillvalue=0)`用填充壓縮列表，然後我們使用列表推導式計算列總和，這與之前的方法類似。

from itertools import zip_longest
lists = [
   [1, 2, 3],
   [4, 5],
   [6, 7, 8, 9, 10]
]
column_sum = [sum(col) for col in zip_longest(*lists, fillvalue=0)]
print("The column summation of uneven sized lists:",column_sum)

輸出

The column summation of uneven sized lists: [11, 14, 11, 9, 10]

使用 NumPy

NumPy提供了一種優雅的方法來處理不等長列表，而無需顯式填充。即使列表長度不同，它也會自動廣播列表以執行求和操作。

示例

在此示例中，我們使用`np.array(lists)`將列表列表轉換為 NumPy 陣列，其中每一行表示一個列表。然後，我們使用`np.sum(arr, axis=0)`沿第一個軸（即行）計算總和，這有效地為我們提供了列總和。

import numpy as np
lists = [
   [1, 2, 3],
   [4, 5],
   [6, 7, 8, 9]
]
arr = np.array(lists, dtype=object )
column_sum = np.sum(arr, axis=0)
print("The column summation of uneven sized lists:",column_sum)

輸出

The column summation of uneven sized lists: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]