在 Python 中求和直到达到时间条件答案

【问题标题】：Summing until time-condition is reached in Python在 Python 中求和直到达到时间条件
【发布时间】：2018-08-05 17:55:38
【问题描述】：

我想在我的动态模型中总结一个特定但滚动的时期。形式表示如下

运行方程式的简单代码 sn-p 是：

import numpy as np
import pandas as pd
import operator 

year = np.arange(50)
m_ = [50, 30, 15]
a = [25, 15, 7.5]
ARC_ = [38, 255, 837]
r = 0.03

我尝试从m_ 中减去list(map(operator.sub, m_, a))) 列表a，正如在另一篇文章中找到的那样。

我的失败尝试如下所示：

for t in year:
    for i in range(0, 3):
        while t < t+(list(map(operator.sub, m_, a))):
            L_[t] = sum(ARC_[i] / (1+r) ** t)

【问题讨论】：

目标是按元素 a 减去 m，即得到一个列表 [25, 15, 7.5] 然后迭代 for each t: (while t < t + 25 then while t < t+15 then while t < t + 7.5) 并且在进行总和计算并将其存储在某处时（如何？ ) ?顺便说一句，while 循环不是无限的吗？
有几点不清楚：while 的边界添加了一个值和一个列表？虽然调用了 sum，但求和只有一个表达式？
难道你的公式应该是L_i = ...？或者，也许您还想总结 i（就像您在实施中所做的那样）？
L 确实是 i 特定的。对此感到抱歉。稍后根据概率汇总各个总和。

标签： python sum conditional

【解决方案1】：

我完全不确定我是否理解正确，我试图将我的答案建立在等式的基础上。即使它与您期望的结果仍有一些差距，但它可能会帮助您解决问题。

我创建一个结果列表来存储 L[t] 的每个值，即 50 个值。然后我计算每对 (t,i) 的总和的开始/停止并计算它。

import numpy as np

years = np.arange(50)
m_ = [50, 30, 15]
a = [25, 15, 7.5]
ARC_ = [38, 255, 837]
r = 0.03

result = []

for t in years:
    s = 0

    for i in range(3):
        t0 = t
        tf = t + m_[i]-a[i]
        for k in range(int(t0), int(tf+1)):
            s += ARC_[i] / (1+r) ** t

    result.append(s)

如果您想要计算 m 和 a 之间的元素差异，一个简单的解决方案是：

[m_[i] - a[i] for i in range(len(m_))]

希望对你有帮助。

【讨论】：