Как красиво обрабатывать [: -0] нарезку?

Question

В реализации функции автокорреляции у меня есть термин, как

for k in range(start,N): 
    c[k] = np.sum(f[:-k] * f[k:])/(N-k) 

Теперь все работает отлично, если start = 1, но я хотел бы, чтобы справиться с хорошо старт в 0 случае без условного.

Очевидно, что это не так, потому что f[:-0] == f[:0] и возвращает пустой массив, в то время как мне нужен полный массив в этом случае.

Answer 1

Не используйте отрицательные индексы в этом случае

f[:len(f)-k] 

k == 0 Для возвращает весь массив. Для любого другого положительного k это эквивалентно f[:-k]

Answer 2

Существует несколько способов сделать это, проверив, если k==0 перед применением формулы. Это зависит от вас, чтобы найти только тот, который выглядит лучше.

for k in range(start,N): 
    c[k] = np.sum(f[:-k] * f[k:])/(N-k) if k != 0 else np.sum(f * f[k:])/(N-k) 

for k in range(start,N): 
    end_in_list = -k if k != 0 else None 
    start_in_list = k 
    c[k] = np.sum(f[:end_in_list] * f[start_in_list:])/(N-k) 

Answer 3

Если к равен нулю использование Ни для среза, например, так:

for k in range(start,N): 
    c[k] = np.sum(f[:-k if k else None] * f[k:])/(N-k)