如何用Pythonic方式生成几何级数分布的单元格边界数组？

原代码通过循环累加生成几何级数分布的单元格边界数组，我们可以利用Python内置工具或numpy的向量化操作简化代码，同时保持逻辑完全一致：

1. 贴合原numpy环境的向量化写法 #

用numpy的cumsum（累加）和arange生成序列，替代手动循环：

import numpy as np

n_cells = 10
c = 0.9
thick = 2

x0 = thick * (c - 1) / (c**n_cells - 1)
# 生成指数项序列并累加，开头补0得到完整边界数组
x = np.concatenate([[0], np.cumsum(x0 * c ** np.arange(n_cells))])

2. 纯Python无依赖写法 #

借助itertools.accumulate直接处理累加逻辑，代码更紧凑：

from itertools import accumulate

n_cells = 10
c = 0.9
thick = 2

x0 = thick * (c - 1) / (c**n_cells - 1)
# 生成每一项的序列并累加，拼接初始的0得到结果
x = [0.0] + list(accumulate(x0 * (c ** i) for i in range(n_cells)))

两种写法的核心逻辑和原代码一致：先计算首项x0，再对x0*c^i的序列做累加，最终得到从0到thick的单元格边界数组。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bibi