Pythonic 通过累积和任意 lambda 函数减少？

Question

用累积执行减少的 Pythonic 方式是什么？

例如，将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. 一个简单的乘法作为 lambda 函数的例子是（取自这个答案）：

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

可以使用任意 lambda 函数（如lambda x, y: ...）很重要，因此允许例如仅使用总和、乘法或其他方法的解决方案将无法解决问题。我无法想出一个 Pythonic 解决方案来做到这一点，例如 Python 的itertoolsor functools，但可能有一种方法。尽管还有许多关于使用 Python 减少和专门积累的其他问题和答案，但到目前为止我还没有找到通用的答案。

一个使用循环执行累积归约的非 Pythonic 示例与任意 lambda 函数可能如下所示：

# 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 的方式使用累积和任意 lambda 函数进行 reduce 呢？

Answer 1

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

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

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，那么您可以使用上述文档中提供的生成器：

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

用法和上面完全一样。

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.ufuncs。这些包括与标准库模块math提供的基本相同的功能，然后是一些。您可以在此处找到完整列表。

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])