[python] Einträge in Listen subtrahieren

Dieses Thema im Forum "Ruby, php, Perl, Python ..." wurde erstellt von oyster-manu, 30.12.2009.

  1. #1 oyster-manu, 30.12.2009
    Zuletzt bearbeitet: 30.12.2009
    oyster-manu

    oyster-manu toast

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    Hallo,

    ich will eine recht einfache Formel in Python umsetzen:

    delta T = t_(n+1) - t_(n)

    (Es soll die Differenz zwischen n+1-ten und n-ten Wert gebildet werden)

    In einer Liste sind Messwerte gespeichert mit denen ich die Formel füttern will. Das Ergebnis soll dann auch wieder als Liste gespeichert werden.
    Code:
    liste1 = [10, 12, 15, 19]
    liste2 = []
    
    for eintrag in liste1[1:]:
        liste2[eintrag] = liste1[1:len(liste1)] - liste1[0:-1]
    
    print "liste 2", liste2
    
    Ich erhalte dabei aber immer den Fehler:
    Code:
    Traceback (most recent call last):
      File "/home/manu/mu.py", line 5, in <module>
        liste2[eintrag] = liste1[1:len(liste1)] - liste1[0:-1]
    [b]TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'list'[/b]
    
    Wie kann ich Einträge von Listen subtrahieren?
     
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  3. #2 foobarflu, 30.12.2009
    foobarflu

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    Du subtrahierst gerade zwei Listen voneinander. Was Du willst ist folgendes:
    Code:
    liste1 = ...
    liste2 = []
    for i in range(0, len(liste1) - 1):
       liste2.append(liste1[i+1] - liste1[i])
    
    Geht vielleicht auch noch über fiese Benutzung von map, aber das ist ja keine Perl-Frage :-)
     
  4. #3 oyster-manu, 30.12.2009
    oyster-manu

    oyster-manu toast

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    Danke für deine Hilfe.

    Ich habe aber inzwischen einen eleganteren Weg gefunden: NumPy. Das bringt ein paar neue Datentypen, wie den Array mit. NumPy-Arrays werden dann standardmäßig Element für Element verrechnet. Man spart sich quasi die for-Schleife.
     
  5. #4 foobarflu, 30.12.2009
    foobarflu

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    geht auch in Standard-python ohne for:
    Code:
    map(lambda x,y: (y and y-x) or x, liste, liste[1:])[:-1]
    
    ;-)
     
  6. #5 oyster-manu, 31.12.2009
    oyster-manu

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    Sieht auch nicht schlecht aus. Meine Daten sind aber schon alle Numpy-Arrays.
     
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