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我是 python 新手，正在努力使用这个函数customer_state。我有另一个函数可以从 csv 文件中获取数据。我想从该文件中获取一列的总和并得到sm1（这给了我随时间 t（以天为单位）的增长率。这是我到目前为止所做的：

def del_pass():
    reader = csv.DictReader(open("data.csv", "rb"))
    all_rows = list()
    for row in reader:
        all_rows.append(row)
    return all rows     

def get_one_column(name):
    column_list= list()
    rows = del_pass()
    for row in rows:
        value  = row(name)
        if value =='':
           value = 0
        else:
           value = int(value)
    column_list.append(value)
    return column_list

def customer_state(x):
    sm = sum(x)
    t = range(366)
    sm1 = sm + (0.07 * (t/365) * sm)
    return sm, sm1

def example_use1():
    column_name ="totcust"
    column = get_one_column(column_name)
    column_stats = customer_state(column)
    print column_stats

除了 之外，每个功能似乎都运行良好customer_state(x)，这给了我以下错误。

    sm1 = (sm + ((0.07/t) * sm))
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'float' and 'list'
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1 回答 1

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我假设 0.07 / range(366) 应该返回一个 0.07 除以 range(366) 中的相应元素的列表吗？

在这种情况下，您可以使用列表推导：

sm1 = [sm + ((0.07/t) * sm)) for t in xrange(1,366)]

或者，由于您将 numpy-tag 应用于问题，将 t 初始化为 numpy 数组：

t = numpy.mgrid[1:366]
sm1 = sm + (0.07/t) * sm

然后也将使用按元素划分。

在这两种情况下：请注意索引以及范围列表从零开始，因此这些列表中的第一个元素将是 Inf。

于 2013-07-08T09:37:04.983 回答