Comptage et sommation des séquences de nombres positifs et négatifs

Je veux écrire un code pour compter et additionner toute série de nombres positifs et négatifs.
Les nombres sont positifs ou négatifs (pas de zéro).
J'ai écrit des codes avec des forboucles. Existe-t-il une alternative créative?

Les données

R

set.seed(100)
x <- round(rnorm(20, sd = 0.02), 3)

python

x = [-0.01, 0.003, -0.002, 0.018, 0.002, 0.006, -0.012, 0.014, -0.017, -0.007,

     0.002, 0.002, -0.004, 0.015, 0.002, -0.001, -0.008, 0.01, -0.018, 0.046]

boucles

R

sign_indicator <- ifelse(x > 0, 1,-1)
number_of_sequence <- rep(NA, 20)
n <- 1
for (i in 2:20) {
  if (sign_indicator[i] == sign_indicator[i - 1]) {
    n <- n + 1
  } else{
    n <- 1
  }
  number_of_sequence[i] <- n

}
number_of_sequence[1] <- 1

#############################

summation <- rep(NA, 20)

for (i in 1:20) {
  summation[i] <- sum(x[i:(i + 1 - number_of_sequence[i])])
}

python

sign_indicator = [1 if i > 0 else -1 for i in X]

number_of_sequence = [1]
N = 1
for i in range(1, len(sign_indicator)):
    if sign_indicator[i] == sign_indicator[i - 1]:
        N += 1
    else:
        N = 1
    number_of_sequence.append(N)

#############################
summation = []

for i in range(len(X)):
    if number_of_sequence[i] == 1:          
          summation.append(X[i])

    else:
        summation.append(sum(X[(i + 1 - number_of_sequence[i]):(i + 1)]))

résultat

        x n_of_sequence    sum
1  -0.010             1 -0.010
2   0.003             1  0.003
3  -0.002             1 -0.002
4   0.018             1  0.018
5   0.002             2  0.020
6   0.006             3  0.026
7  -0.012             1 -0.012
8   0.014             1  0.014
9  -0.017             1 -0.017
10 -0.007             2 -0.024
11  0.002             1  0.002
12  0.002             2  0.004
13 -0.004             1 -0.004
14  0.015             1  0.015
15  0.002             2  0.017
16 -0.001             1 -0.001
17 -0.008             2 -0.009
18  0.010             1  0.010
19 -0.018             1 -0.018
20  0.046             1  0.046

Les autres solutions semblent correctes mais vous n'avez pas vraiment besoin d'utiliser des fonctionnalités de langage sophistiquées ou des fonctions de bibliothèque pour ce problème simple.

result, prev = [], None

for idx, cur in enumerate(x):
    if not prev or (prev > 0) != (cur > 0):
        n, summation = 1, cur
    else:
        n, summation = n + 1, summation + cur
    result.append((idx, cur, n, summation))
    prev = cur

Comme vous pouvez le voir, vous n'avez pas vraiment besoin de sign_indicatorliste, de deux boucles for ou de rangefonction comme dans l'extrait de code dans la section des questions.

Si vous voulez que l'index commence à 1, utilisez enumerate(x, 1)au lieu deenumerate(x)

Pour voir le résultat, vous pouvez exécuter le code suivant

for idx, num, length, summation in result:
     print(f"{idx: >2d} {num: .3f} {length: >2d} {summation: .3f}")

Dans R, vous pouvez utiliser data.tables rleidpour créer des groupes avec des séries de nombres positives et négatives, puis créer une séquence de lignes dans chaque groupe et faire une somme cumulative des xvaleurs.

library(data.table)
df <- data.table(x)
df[, c("n_of_sequence", "sum") := list(seq_len(.N), cumsum(x)), by = rleid(sign(x))]
df

#         x n_of_sequence    sum
# 1: -0.010             1 -0.010
# 2:  0.003             1  0.003
# 3: -0.002             1 -0.002
# 4:  0.018             1  0.018
# 5:  0.002             2  0.020
# 6:  0.006             3  0.026
# 7: -0.012             1 -0.012
# 8:  0.014             1  0.014
# 9: -0.017             1 -0.017
#10: -0.007             2 -0.024
#11:  0.002             1  0.002
#12:  0.002             2  0.004
#13: -0.004             1 -0.004
#14:  0.015             1  0.015
#15:  0.002             2  0.017
#16: -0.001             1 -0.001
#17: -0.008             2 -0.009
#18:  0.010             1  0.010
#19: -0.018             1 -0.018
#20:  0.046             1  0.046

Nous pouvons utiliser rleiddans dplyret pour créer des groupes et faire la même chose.

library(dplyr)
df %>%
  group_by(gr = data.table::rleid(sign(x))) %>%
  mutate(n_of_sequence = row_number(), sum = cumsum(x))

Vous pouvez calculer les longueurs de chaque signe en utilisant rlede baseà et faire quelque chose comme ça.

set.seed(0)
z <- round(rnorm(20, sd = 0.02), 3)
run_lengths <- rle(sign(z))$lengths
run_lengths
# [1] 1 1 1 3 1 1 2 2 1 2 2 1 1 1

Obtenir n_of_sequence

n_of_sequence <- run_lengths %>% map(seq) %>% unlist
n_of_sequence
# [1] 1 1 1 1 2 3 1 1 1 2 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1

Enfin, pour obtenir les sommations des séquences,

start <- cumsum(c(1,run_lengths))
start <- start[-length(start)] # start points of each series 
map2(start,run_lengths,~cumsum(z[.x:(.x+.y-1)])) %>% unlist()
# [1] -0.010  0.003 -0.002  0.018  0.020  0.026 -0.012  0.014 -0.017 -0.024
# [11]  0.002  0.004 -0.004  0.015  0.017 -0.001 -0.009  0.010 -0.018  0.046

Voici une fonction simple sans boucle dans R:

count_and_sum <- function(x)
{
  runs   <- rle((x > 0) * 1)$lengths
  groups <- split(x, rep(1:length(runs), runs))
  output <- function(group) data.frame(x = group, n = seq_along(group), sum = cumsum(group))
  result <- as.data.frame(do.call(rbind, lapply(groups, output)))
  `rownames<-`(result, 1:nrow(result))
}

Vous pouvez donc faire:

set.seed(100)
x <- round(rnorm(20, sd = 0.02), 3)
count_and_sum(x)
#>         x n    sum
#> 1  -0.010 1 -0.010
#> 2   0.003 1  0.003
#> 3  -0.002 1 -0.002
#> 4   0.018 1  0.018
#> 5   0.002 2  0.020
#> 6   0.006 3  0.026
#> 7  -0.012 1 -0.012
#> 8   0.014 1  0.014
#> 9  -0.017 1 -0.017
#> 10 -0.007 2 -0.024
#> 11  0.002 1  0.002
#> 12  0.002 2  0.004
#> 13 -0.004 1 -0.004
#> 14  0.015 1  0.015
#> 15  0.002 2  0.017
#> 16 -0.001 1 -0.001
#> 17 -0.008 2 -0.009
#> 18  0.010 1  0.010
#> 19 -0.018 1 -0.018
#> 20  0.046 1  0.046

^{Créé le 2020-02-16 par le package reprex (v0.3.0)}

Voici une tidyversesolution simple ...

library(tidyverse) #or just dplyr and tidyr

set.seed(100)
x <- round(rnorm(20, sd = 0.02), 3)

df <- tibble(x = x) %>% 
  mutate(seqno = cumsum(c(1, diff(sign(x)) != 0))) %>% #identify sequence ids
  group_by(seqno) %>%                                  #group by sequences
  mutate(n_of_sequence = row_number(),                 #count row numbers for each group
         sum = cumsum(x)) %>%                          #cumulative sum for each group
  ungroup() %>% 
  select(-seqno)                                       #remove sequence id

df
# A tibble: 20 x 3
        x n_of_sequence     sum
    <dbl>         <int>   <dbl>
 1 -0.01              1 -0.01  
 2  0.003             1  0.003 
 3 -0.002             1 -0.002 
 4  0.018             1  0.018 
 5  0.002             2  0.0200
 6  0.006             3  0.026 
 7 -0.012             1 -0.012 
 8  0.014             1  0.014 
 9 -0.017             1 -0.017 
10 -0.007             2 -0.024 
11  0.002             1  0.002 
12  0.002             2  0.004 
13 -0.004             1 -0.004 
14  0.015             1  0.015 
15  0.002             2  0.017 
16 -0.001             1 -0.001 
17 -0.008             2 -0.009 
18  0.01              1  0.01  
19 -0.018             1 -0.018 
20  0.046             1  0.046 

Quant à Python, quelqu'un trouvera une solution en utilisant la bibliothèque pandas. En attendant, voici une proposition simple:

class Combiner:
    def __init__(self):
        self.index = self.seq_index = self.summation = 0

    def combine(self, value):
        self.index += 1
        if value * self.summation <= 0:
            self.seq_index = 1
            self.summation = value
        else:
            self.seq_index += 1
            self.summation += value
        return self.index, value, self.seq_index, self.summation

c = Combiner()
lst = [c.combine(v) for v in x]

for t in lst:
    print(f"{t[0]:3} {t[1]:7.3f} {t[2]:3} {t[3]:7.3f}")

Production:

  1  -0.010   1  -0.010
  2   0.003   1   0.003
  3  -0.002   1  -0.002
  4   0.018   1   0.018
  5   0.002   2   0.020
  6   0.006   3   0.026
  7  -0.012   1  -0.012
  8   0.014   1   0.014
  9  -0.017   1  -0.017
 10  -0.007   2  -0.024
 11   0.002   1   0.002
 12   0.002   2   0.004
 13  -0.004   1  -0.004
 14   0.015   1   0.015
 15   0.002   2   0.017
 16  -0.001   1  -0.001
 17  -0.008   2  -0.009
 18   0.010   1   0.010
 19  -0.018   1  -0.018
 20   0.046   1   0.046

Si vous avez besoin de listes séparées, vous pouvez le faire

idxs, vals, seqs, sums = (list(tpl) for tpl in zip(*lst))

ou, si les itérateurs sont OK, simplement

idxs, vals, seqs, sums = zip(*lst)

(explication ici )

Deux solutions paresseuses différentes en Python, utilisant le module itertools .

Utiliser itertools.groupby (et accumuler)

from itertools import accumulate, groupby

result = (
    item
    for _, group in groupby(x, key=lambda n: n < 0)
    for item in enumerate(accumulate(group), 1)
)

Utilisation d'itertools.accumulate avec une fonction d'accumulation personnalisée

from itertools import accumulate

def sign_count_sum(count_sum, value):
    count, prev_sum = count_sum
    same_sign = (prev_sum < 0) is (value < 0)
    if same_sign:
        return count + 1, prev_sum + value
    else:
        return 1, value

result = accumulate(x, sign_count_sum, initial=(0, 0))
next(result)  # needed to skip the initial (0, 0) item

L' initialargument mot-clé a été ajouté dans Python 3.8. Dans les versions antérieures, vous pouvez utiliser itertools.chainpour ajouter le tuple (0,0):

result = accumulate(chain([(0, 0)], x), sign_count_sum)

Le résultat est comme prévu:

for (i, v), (c, s) in zip(enumerate(x), result):
    print(f"{i:3} {v:7.3f} {c:3} {s:7.3f}")

  0  -0.010   1  -0.010
  1   0.003   1   0.003
  2  -0.002   1  -0.002
  3   0.018   1   0.018
  4   0.002   2   0.020
  5   0.006   3   0.026
  6  -0.012   1  -0.012
  7   0.014   1   0.014
  8  -0.017   1  -0.017
  9  -0.007   2  -0.024
 10   0.002   1   0.002
 11   0.002   2   0.004
 12  -0.004   1  -0.004
 13   0.015   1   0.015
 14   0.002   2   0.017
 15  -0.001   1  -0.001
 16  -0.008   2  -0.009
 17   0.010   1   0.010
 18  -0.018   1  -0.018
 19   0.046   1   0.046

Je recommande le runner du package R pour ce type d'opérations. streak_run calcule l'occurrence consécutive de la même valeur et sum_run calcule la somme dans la fenêtre dont la longueur est définie par un kargument.

Voici la solution:

set.seed(100)
x <- round(rnorm(20, sd = 0.02), 3)

n_of_sequence <- runner::streak_run(x > 0)
sum <- runner::sum_run(x, k = n_of_sequence)

data.frame(x, n_of_sequence, sum)

#         x n_of_sequence    sum
# 1  -0.010             1 -0.010
# 2   0.003             1  0.003
# 3  -0.002             1 -0.002
# 4   0.018             1  0.018
# 5   0.002             2  0.020
# 6   0.006             3  0.026
# 7  -0.012             1 -0.012
# 8   0.014             1  0.014
# 9  -0.017             1 -0.017
# 10 -0.007             2 -0.024
# 11  0.002             1  0.002
# 12  0.002             2  0.004
# 13 -0.004             1 -0.004
# 14  0.015             1  0.015
# 15  0.002             2  0.017
# 16 -0.001             1 -0.001
# 17 -0.008             2 -0.009
# 18  0.010             1  0.010
# 19 -0.018             1 -0.018
# 20  0.046             1  0.046

Ci-dessous le repère pour comparer les solutions réelles

set.seed(0)
x <- round(rnorm(10000, sd = 0.02), 3)

library(runner)
runner_streak <- function(x) {
  n_of_sequence <- streak_run(x > 0)
  sum <- sum_run(x, k = n_of_sequence)
}

library(data.table)
dt <- data.table(x)
dt_streak <- function(dt) {
  dt[, c("n_of_sequence", "sum") := list(seq_len(.N), cumsum(x)),rleid(sign(x))]
}

rle_streak <- function(x) {
  run_lengths <- rle(sign(x))$lengths
  run_lengths

  n_of_sequence <- run_lengths %>% map(seq) %>% unlist

  start <- cumsum(c(1,run_lengths))
  start <- start[-length(start)]
  sum <- map2(start,run_lengths,~cumsum(x[.x:(.x+.y-1)])) %>% unlist()
}

library(tidyverse)
df <- tibble(x = x)
tv_streak <- function(x) {
  res <- df %>%
    mutate(seqno = cumsum(c(1, diff(sign(x)) != 0))) %>%
    group_by(seqno) %>%
    mutate(n_of_sequence = row_number(),
           sum = cumsum(x)) %>%
    ungroup() %>% 
    select(-seqno)  
}

count_and_sum <- function(x) {
  runs   <- rle((x > 0) * 1)$lengths
  groups <- split(x, rep(1:length(runs), runs))
  output <- function(group) 
    data.frame(x = group, n = seq_along(group), sum = cumsum(group))
  result <- as.data.frame(do.call(rbind, lapply(groups, output)))
  `rownames<-`(result, 1:nrow(result))
}

microbenchmark::microbenchmark(
  runner_streak(x),
  dt_streak(dt),
  rle_streak(x),
  tv_streak(df),
  count_and_sum(x),
  times = 100L
)


# Unit: milliseconds
#             expr         min          lq        mean      median          uq        max neval
# runner_streak(x)    4.240192    4.833563    6.321697    5.300817    6.543926   14.80221   100
#    dt_streak(dt)    7.648100    8.587887   10.862806    9.650483   11.295488   34.66027   100
#    rle_streak(x)   42.321506   55.397586   64.195692   63.404403   67.813738  167.71444   100
#    tv_streak(df)   31.398885   36.333751   45.141452   40.800077   45.756279  163.19535   100
# count_and_sum(x) 1691.438977 1919.518282 2306.036783 2149.543281 2499.951020 6158.43384   100

Dans R, vous pouvez également faire:

# DATA
set.seed(100)
x <- round(rnorm(20, sd = 0.02), 3)

library(data.table)
dt <- data.table(x = x)

# Create Positive or Negative variable
dt$x_logical <- ifelse(dt$x > 0, "P", "N")

# Create a reference data.frame/table to keep continuous counts
seq_dt <- data.frame(val = rle(x = dt$x_logical)$lengths)
seq_dt$id <- 1:nrow(seq_dt)

# Map id in the main data.table and get cumulative sum
dt$id <- rep(seq_dt$id, seq_dt$val)
dt[, csum := cumsum(x), by = "id"]


        x x_logical id   csum
 1: -0.010         N  1 -0.010
 2:  0.003         P  2  0.003
 3: -0.002         N  3 -0.002
 4:  0.018         P  4  0.018
 5:  0.002         P  4  0.020
 6:  0.006         P  4  0.026
 7: -0.012         N  5 -0.012
 8:  0.014         P  6  0.014
 9: -0.017         N  7 -0.017
10: -0.007         N  7 -0.024
11:  0.002         P  8  0.002
12:  0.002         P  8  0.004
13: -0.004         N  9 -0.004
14:  0.015         P 10  0.015
15:  0.002         P 10  0.017
16: -0.001         N 11 -0.001
17: -0.008         N 11 -0.009
18:  0.010         P 12  0.010
19: -0.018         N 13 -0.018
20:  0.046         P 14  0.046

Lancer ma [r] réponse dans le chapeau, optimisé pour la vitesse et fonctionne avec n'importe quelle longueur de x (contrairement au demandeur qui était codé en dur pour la longueur 20):

### data 
set.seed(100)
x <- round(rnorm(20, sd = 0.02), 3)

### solution
summation <- c(x[1])
enn <- 1
n_of_seq <- c(enn)
for(i in 2:length(x)){
  first <- x[i]
  second <- summation[i - 1]

  if(sign(first) == sign(second)){
    summation <- c(summation, first + second)
    enn <- enn + 1
  }else{
    summation <- c(summation, first)
    enn <- 1

  }
  n_of_seq <- c(n_of_seq, enn)
  }

Et, pour comparer les temps d'exécution sur mon ordinateur de travail actuel (très lent), voici la sortie de mon microbenchmark en utilisant toutes les solutions R de ce fil. Sans surprise, les solutions réalisant le plus de copies et de conversions étaient généralement plus lentes.

Unit: microseconds
         expr      min       lq       mean    median       uq      max neval
     my_way()   13.301   19.200   23.38352   21.4010   23.401  20604.0 1e+05
 author_way()   19.702   31.701   40.12371   36.0015   40.502  24393.9 1e+05
      ronak()  856.401 1113.601 1305.36419 1236.8010 1377.501 453191.4 1e+05
      ameer()  388.501  452.002  553.08263  491.3000  548.701 456156.6 1e+05
     andrew() 2007.801 2336.801 2748.57713 2518.1510 2760.302 463175.8 1e+05
      gonzo()   21.901   35.502   48.84946   43.9010   51.001  29519.5 1e+05

-------------- EDIT -------------- Il a été souligné par @nicola que ma solution n'est pas la plus rapide pour des longueurs de x plus longues - qui devrait être assez évident car je fais continuellement des copies de vecteurs en utilisant des appels comme x <- c (x, y). Je n'ai créé que la solution la plus rapide pour des longueurs = 20 et je n'ai fait que des microparamètres aussi bas que possible pour cela.

Pour faire une comparaison plus juste, j'ai édité toutes les versions pour générer le code original de la manière que je pense serait la plus rapide, mais j'accueille favorablement les commentaires à ce sujet. Voici mon code complet d'analyse comparative et les résultats pour mon système très lent. Je me réjouis de toute rétroaction.

# originally benchmarked a few different lengths
for(pie in c(100000)){


my_way<- function(){
  set.seed(100)
  x <- round(rnorm(pie, sd = 0.02), 3)
summation <- c(x[1])
enn <- 1
n_of_seq <- c(enn)
for(i in 2:length(x)){
  first <- x[i]
  second <- summation[i - 1]

  if(sign(first) == sign(second)){
    summation <- c(summation, first + second)
    enn <- enn + 1
  }else{
    summation <- c(summation, first)
    enn <- 1

  }
  n_of_seq <- c(n_of_seq, enn)
  }

# print(summation)
}




author_way <- function(){
  set.seed(100)
  x <- round(rnorm(pie, sd = 0.02), 3)

  sign_indicator <- ifelse(x > 0, 1,-1)
  sky <- length(x)
  number_of_sequence <- rep(NA, sky)
  n <- 1
  for (i in 2:sky) {
    if (sign_indicator[i] == sign_indicator[i - 1]) {
      n <- n + 1
    } else{
      n <- 1
    }
    number_of_sequence[i] <- n

  }
  number_of_sequence[1] <- 1

  #############################

  summation <- rep(NA, sky)

  for (i in 1:sky) {
    summation[i] <- sum(x[i:(i + 1 - number_of_sequence[i])])
  }
}


# other ppls solutions:




ronak <- function(){
df <- data.table('x' = round(rnorm(pie, sd = 0.02), 3))
df[, c("n_of_sequence", "sum") := list(seq_len(.N), cumsum(x)),rleid(sign(x))]
}



ameer <- function(){
  set.seed(100)
  x <- round(rnorm(pie, sd = 0.02), 3)
  run_lengths <- rle(sign(x))$lengths
  n_of_sequence <- run_lengths %>% map(seq) %>% unlist
  start <- cumsum(c(1,run_lengths))
  start <- start[-length(start)] # start points of each series 
  map2(start,run_lengths,~cumsum(x[.x:(.x+.y-1)])) %>% unlist()

}


count_and_sum <- function(x){
  set.seed(100)
  x <- round(rnorm(pie, sd = 0.02), 3)
  runs   <- rle((x > 0) * 1)$lengths
  groups <- split(x, rep(1:length(runs), runs))
  output <- function(group) data.frame(x = group, n = seq_along(group), sum = cumsum(group))
  result <- as.data.frame(do.call(rbind, lapply(groups, output)))
  `rownames<-`(result, 1:nrow(result))
}



andrew <- function(){
  set.seed(100)
  df <- tibble(x = round(rnorm(pie, sd = 0.02), 3)) %>% 
    mutate(seqno = cumsum(c(1, diff(sign(x)) != 0))) %>% #identify sequence ids
    group_by(seqno) %>%                                  #group by sequences
    mutate(n_of_sequence = row_number(),                 #count row numbers for each group
           sum = cumsum(x)) %>%                          #cumulative sum for each group
    ungroup() %>% 
    select(-seqno) 
}

gonzo <- function(){
  set.seed(100)
  x <- round(rnorm(pie, sd = 0.02), 3)
  n_of_sequence <- runner::streak_run(x > 0)
  sum <- runner::sum_run(x, k = n_of_sequence)
}



mi1 <- microbenchmark(my_way(), author_way(), ronak(), ameer(), andrew(), gonzo(), times = 10)
print(mi1)

}

Comme ces résultats le montrent, pour d'autres longueurs que celles pour lesquelles j'ai optimisé, ma version est lente. Plus le x est long, plus il se met à ralentir ridiculement pour tout ce qui dépasse 1000. Ma version préférée est celle de Ronak qui n'est que la deuxième plus rapide de mon système. GoGonzo est de loin le plus rapide sur ma machine à ces longueurs plus longues.

Unit: milliseconds
         expr        min         lq        mean      median         uq        max neval
     my_way() 21276.9027 21428.2694 21604.30191 21581.97970 21806.9543 21896.7105    10
 author_way()    82.2465    83.0873    89.42343    84.78315    85.3638   115.4550    10
      ronak()    68.3922    69.3067    70.41924    69.84625    71.3509    74.7070    10
      ameer()   481.4566   509.7552   521.19034   514.77000   530.1121   579.4707    10
     andrew()   200.9654   202.1898   210.84914   206.20465   211.2006   233.7618    10
      gonzo()    27.3317    28.2550    28.66679    28.50535    28.9104    29.9549    10

En Python, outre la définition d'une classe pour stocker les variables de mémoire, vous pouvez utiliser une fermeture pour y parvenir.

def run():
    count = 0
    last_sign = 0

    def sign(i):
        return 1 if i > 0 else -1

    def f(i):
        nonlocal count
        nonlocal last_sign
        if sign(i) == last_sign:
            count = count+1
        else:
            last_sign = sign(i)
            count = 1
        return count

    return f

f = run()
y = [f(i) for i in x]

Notez que cela ne fonctionne que pour Python 3 (en Python 2, je pense que vous ne pouvez pas modifier la variable de fermeture comme ceci). Même chose pour la sommation.

Je pense qu'une boucle serait plus facile à lire, mais juste pour le plaisir, voici une solution en Python utilisant la récursivité:

x = [-0.01, 0.003, -0.002, 0.018, 0.002, 0.006, -0.012, 0.014, -0.017, -0.007, 0.002, 0.002, -0.004, 0.015, 0.002,
     -0.001, -0.008, 0.01, -0.018, 0.046]


def sign(number):
    return 1 if number > 0 else -1


def sum_previous(pos, result=None):
    if not result:
        result = x[pos]
    else:
        result += x[pos]
    if pos == 0 or sign(x[pos]) != sign(x[pos-1]):
        return result
    else:
        return sum_previous(pos-1, result)


results = [sum_previous(i) for i in range(len(x))]
print(results)

Voici une autre approche de base R:

data.frame(x,
           n = sequence(rle(sign(x))$lengths),
           sum = Reduce(function(x, y) if (sign(x) == sign(y)) x + y else y, x, accumulate = TRUE))

        x n    sum
1  -0.010 1 -0.010
2   0.003 1  0.003
3  -0.002 1 -0.002
4   0.018 1  0.018
5   0.002 2  0.020
6   0.006 3  0.026
7  -0.012 1 -0.012
8   0.014 1  0.014
9  -0.017 1 -0.017
10 -0.007 2 -0.024
11  0.002 1  0.002
12  0.002 2  0.004
13 -0.004 1 -0.004
14  0.015 1  0.015
15  0.002 2  0.017
16 -0.001 1 -0.001
17 -0.008 2 -0.009
18  0.010 1  0.010
19 -0.018 1 -0.018
20  0.046 1  0.046

Une réponse simple en python, ignore le cas 0:

x = [-0.01, 0.003, -0.002, 0.018, 
     0.002, 0.006, -0.012, 0.014, 
     -0.017, -0.007, 0.002, 0.002, 
     -0.004, 0.015, 0.002, -0.001, 
     -0.008, 0.01, -0.018, 0.046]

count = 0
sign_positive = x[0] > 0
sign_count = []
for n in x:
    # the idea is to keep track of the sign and increment the 
    # count if it agrees with the current number we are looking at
    if (n > 0 and sign_positive) or (n < 0 and not sign_positive):
        count = count + 1
    # if it does not, the count goes back to 1
    else:
        count = 1
    # Whether we increased the count or not, we update whether the
    # sign was positive or negative
    sign_positive = n > 0
    sign_count.append(count)

# This is just to reproduce the output 
# (although I find the last repetition of the number unnecessary)    
results = list(zip(x, sign_count))
for i, result in enumerate(results):
    print(f"{i: >2d} {result[0]: .3f} {result[1]: >2d} {result[0]: .3f}")

 0 -0.010  1 -0.010
 1  0.003  1  0.003
 2 -0.002  1 -0.002
 3  0.018  1  0.018
 4  0.002  2  0.002
 5  0.006  3  0.006
 6 -0.012  1 -0.012
 7  0.014  1  0.014
 8 -0.017  1 -0.017
 9 -0.007  2 -0.007
10  0.002  1  0.002
11  0.002  2  0.002
12 -0.004  1 -0.004
13  0.015  1  0.015
14  0.002  2  0.002
15 -0.001  1 -0.001
16 -0.008  2 -0.008
17  0.010  1  0.010
18 -0.018  1 -0.018
19  0.046  1  0.046

Une solution un peu plus sophistiquée, s'occupe également du cas 0:

# To test the 0 case I am changing two numbers to 0
x = [-0.01, 0.003, -0.002, 0.018, 
     0.002, 0.006, -0.012, 0.014, 
    -0.017, -0.007, 0, 0, 
    -0.004, 0.015, 0.002, -0.001, 
    -0.008, 0.01, -0.018, 0.046]

# The rest is similar
count = 0
# This time we are using a nested ternary assignment 
# to account for the case of 0
# This would be more readable as a function, 
# but what it does is simple
# It returns None if n is 0, 
# True if it is larger than 0 
# and False if it less than 0
sign_positive = None if n == 0 else False if n < 0 else True
sign_count = []
for n in x:
    # We add the case of 0 by adding a third condition where
    # sign_positive was None (meaning the previous
    # number was 0) and the current number is 0.
    if (n > 0 and sign_positive) or \
       (n < 0 and not sign_positive) or \
       (n == 0 and sign_positive == None):
        count = count + 1
    else:
        count = 1
    sign_positive = None if n == 0 else False if n < 0 else True
    sign_count.append(count)
results = list(zip(x, sign_count))
for i, result in enumerate(results):
    print(f"{i: >2d} {result[0]: .3f} {result[1]: >2d} {result[0]: .3f}")

 0 -0.010  1 -0.010
 1  0.003  1  0.003
 2 -0.002  1 -0.002
 3  0.018  1  0.018
 4  0.002  2  0.002
 5  0.006  3  0.006
 6 -0.012  1 -0.012
 7  0.014  1  0.014
 8 -0.017  1 -0.017
 9 -0.007  2 -0.007
10  0.000  1  0.000
11  0.000  2  0.000
12 -0.004  3 -0.004
13  0.015  1  0.015
14  0.002  2  0.002
15 -0.001  1 -0.001
16 -0.008  2 -0.008
17  0.010  1  0.010
18 -0.018  1 -0.018
19  0.046  1  0.046