配列内の最初の項目をスキップし、forループのpythonの現在と前の項目を使用

Question

シンプソンとscipyからの他の整数近似が正確な答えを出さないので、基本的に積分を評価しました。積分を評価するために異なる境界を持つ "bounds"という配列を作成した後、forループを使って配列を実行し、連続した上限と下限を使用したい（またはforループで最初と最後の項目をスキップした後item）を関数内の積分値と置き換えます。ここで私は

import numpy as np 

turns = [0, 200, 400, 600, 800, 1000, 1200, 1400] 
bounds = np.cumsum(turns) 
print('Lower and Upper Integral bounds ', bounds) 
peer = [] 

for t in bounds[1:]: 
    peer.append((0.304*(t**2/2))-(0.304*(bounds[bounds.index(#previous item)]**2/2))) 

print('peer ', peer) 

出力

Lower and Upper Integral bounds [ 0 200 600 1200 2000 3000 4200 5600] 

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'index' 

所望の出力値

Lower and Upper Integral bounds [ 0 200 600 1200 2000 3000 4200 5600] 
peer [6080, 48640, 164160, 389120, 760000, 1313280, 2085440] 

Answer 1

あなたはtolist()
に使用することができ、この

import numpy as np 

turns = [0, 200, 400, 600, 800, 1000, 1200, 1400] 
bounds = np.cumsum(turns) 
print('Lower and Upper Integral bounds ', bounds) 
peer = [] 

for index,t in enumerate(bounds[1:]): 
    peer.append((0.304*(t**2/2))-(0.304*(bounds[index]**2/2))) 
print('peer ', peer) 

Answer 2

を試してみたものですhttps://stackoverflow.com/a/31517371/7215503

import numpy as np 

turns = [0, 200, 400, 600, 800, 1000, 1200, 1400] 
bounds = np.cumsum(turns) 
print('Lower and Upper Integral bounds ', bounds) 
peer = [] 

for t in bounds[1:]: 
    peer.append((0.304*(t**2/2))-(0.304*(bounds[bounds.tolist().index(t)-1]**2/2))) 

print('peer ', peer) 

そして、あなたはbounds[bounds.index(t)-1]にbounds[bounds.index(t-1)]を変更する必要があります。
結果は次のとおりです。

('Lower and Upper Integral bounds ', array([ 0, 200, 600, 1200, 2000, 3000, 4200, 5600])) 
('peer ', [6080.0, 48640.0, 164160.0, 389120.0, 760000.0, 1313280.0, 2085440.0])