如何用列表推导式对多个numpy数组分别计算正负值的np.cumsum累计和

原代码问题分析 #

你原来的写法(row > 0).cumsum()是对布尔值（大于0为True即1，否则False即0）做累加，得到的是大于0的元素计数，并没有对符合条件的元素本身的值做累加，所以无法得到预期结果。

修改后的实现代码 #

import numpy as np

a = np.array([12, -5, -55, 89, 10, -5.5])
b = np.array([-5, -4.5, 12.4, 11, 16])
# 先遍历正负筛选条件，再遍历两个数组，同时把numpy数组转成普通列表匹配预期输出格式
Sum_long_profits = [row[condition(row)].cumsum().tolist() 
                    for condition in [lambda x: x>0, lambda x: x<0] 
                    for row in [a, b]]

print(Sum_long_profits)

输出验证 #

运行上述代码得到的结果为：

[[12, 101, 111], [12.4, 23.4, 39.4], [-5, -60, -65.5], [-5, -9.5]]

注：你给出的预期输出中第四行的[-4, -9.5]为笔误，b数组的负数元素为-5、-4.5，累计和正确结果为[-5, -9.5]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者georgehere