如何从字典中得到随时间变化的和域和不同的名称

Question

假设我有几本字典(每小时一本)，它们都有相同的键：

h1={'a':1, 'b':3, 'c':10}
h2={'a':7, 'b':15, 'c':2}
h3={'a':9, 'b':15, 'c':35}

如何获得所有小时和键的下一个小时之间的绝对值之和，即表单的和：

|1-7|+|7-9|+|3-15|+|15-15|+|10-2|+|2-35|

更广泛地说，它是一种形式：

​

​

在β是1的地方，pst是我们字典的键，我们也会在几个小时内加起来。

Answer 1

使用numpy，您可以创建一个数组，计算绝对差(numpy.diff+abs)和sum

h1={'a':1, 'b':3, 'c':10}
h2={'a':7, 'b':15, 'c':2}
h3={'a':9, 'b':15, 'c':35}

import numpy as np
dicts = [h1, h2, h3]

a = np.array([list(d.values()) for d in dicts])
abs(np.diff(a, axis=0)).sum()

输出：61

有测试版：

beta = 1
abs(np.diff(a, axis=0)*beta).sum()

Answer 2

为此，可能最好使用pandas而不是numpy。

很肯定会是

beta = 1
pd.DataFrame([h1, h2, h3]).diff().dropna().abs().mul(beta).sum().sum()
Out: 61.0