使用 sum 函数在列表中添加对象时出现不支持的操作数类型错误

Question

我实现了一个Serie 类来表示一系列数据及其标签。当我添加 Serie 对象和数字时，我得到了预期的输出。但是，当我对列表中的相同元素求和时，我收到以下错误消息：

TypeError：+ 不支持的操作数类型：“int”和“Serie”

玩具示例代码

作为一个玩具示例代码来理解我们可以使用的问题：

import pandas as pd
import numpy as np

class Serie(object):

    def __str__(self):

        s = "> SERIE " + str(self.tag) + ": \n"
        s += str(self.data)
        return s

    def __init__(self, tag=None, data=pd.DataFrame()):
        """
        Creates object Serie

        @type tag: str
        @param tag: Tag for the Serie
        """
        self.tag = tag
        self.data = data

    def __add__(self, other):
        if isinstance(other, int) or isinstance(other, float):
            tag = str(other) + "+" + self.tag
            serie = Serie(tag)
            serie.data = self.data + other
        else:
            try:
                tag = self.tag + "+" + other.tag
            except:
                print ("ERROR: You can't add to somehing that is not a Serie or a number." )
                return None
            serie = Serie(tag)
            serie.data = self.data + other.data
        return serie

s1 = Serie("fibonacci",pd.Series([1,1,2,3,5,8]))
s2 = Serie("2power",pd.Series(np.linspace(1,6,6)**2))
s3 = 10
sumSerie = s1+s2+s3
print sumSerie

这会按预期打印结果：

>>> 
> SERIE 10+fibonacci+2power: 
0    12.0
1    15.0
2    21.0
3    29.0
4    40.0
5    54.0
dtype: float64

在列表中使用对象总和时出错

但是当我运行以下几行时：

l = [s1,s2,s3]
sum(l)

我收到错误消息：

总和（升） 类型错误：+ 不支持的操作数类型：“int”和“Serie”

当我运行时显示相同的错误消息：

l2 = [s1,s2]
sum(l2)

但在l2 列表中没有int 变量。

问题

为什么会显示此错误消息？这很令人困惑，因为我能够对列表之外的对象求和。

我可以做些什么来实现列表中对象的总和吗？

编辑

按照 cmets 中的建议，我添加了 __radd__ 以正确重载 add 方法。所以我在Serie 类中添加了以下几行：

def __radd__(self,other):
    return self.__add__(other)

然后总和起作用。但不如预期。

如果我运行以下代码：

>>> print sum(l)

我得到这个输出：

> SERIE 10+0+fibonacci+2power: 
0    12.0
1    15.0
2    21.0
3    29.0
4    40.0
5    54.0
dtype: float64

这绝对不是我预期的那样。标签中有一个 +0 额外的。怎么会这样？但是，如果我使用我在回答 print np.array(l).sum() 中声明的选项，则结果是正确的。

编辑 2

正确重载 add 方法后，建议我使用以下方法按预期执行求和：

reduce(lambda a, b: a+b, l)

这种方法能够对列表使用sum 函数并获得正确的结果。

正如pault 在sum 方法中的cmets 中所述，“开始默认为0”，详见sum function's documentation。这就是为什么之前在标签中添加了额外的+0。

总之，我相信我会更喜欢使用 numpy.sum 函数的选项：

np.array(l).sum()

Answer 1

不知道为什么不能使用 sum 函数。但是从列表中获取所需输出的一种解决方法是从列表中创建一个numpy 数组并使用numpy.sum 函数，如下所示：

np.array(l).sum()

这会按预期给出列表中对象的总和。