使用 np.where 函数 Numpy Python 通过数组添加答案

【问题标题】：Adding through an array with np.where function Numpy Python使用 np.where 函数 Numpy Python 通过数组添加
【发布时间】：2021-06-03 19:32:00
【问题描述】：

我正在尝试编写一个函数，它一次添加一个Sequence，直到达到Number。因此，由于Sequence 数组的总和是 21 而不是 45，它会将Sequence 3 的第一个元素添加到Sequence，因此它变成[3, 7, 11, 3]。由于[3, 7, 11, 3] 等于 24 并且小于 45，序列中的下一个元素将被添加，即 7，Sequence 更新为[3, 7, 11, 3, 7]，依此类推，直到Number> np.sum([Sequence] 不返回True。下面的np.where函数有问题怎么解决？

代码：

Number = 45
Number2= 46
Sequence = np.array([3, 7, 11])
p = 0
np.where(Number> np.sum([Sequence]),np.append(Sequence,Sequence[p], p+= 1))
np.where(Number2> np.sum([Sequence]),np.append(Sequence,Sequence[p], p+= 1))

预期输出

Number = [3,7,11,3,7,11,3]
Number2 = [3,7,11,3,7,11,3,7]

【问题讨论】：

Python 首先计算函数参数，然后传入结果。 where 是一个函数，而不是一个迭代器。在尝试做这种奇特的事情之前，在交互式会话中练习 where。
除了像np.cumsum 这样的函数之外，大多数numpy 函数在其输入“并行”上运行，作为整个数组。它们不按顺序运行。列表更适合像您这样的顺序任务。
无论如何我可以用 pandas 模块或 np.cumsum 植入我想要做的事情

标签： python arrays function numpy

【解决方案1】：

我不相信这可以作为单线来完成。 np.where 的第二个和第三个参数应该是序列。循环很简单：

seq45 = []
for n in itertools.cycle(Sequence):
    seq45.append(n)
    if sum(seq45) >= 45: break

【讨论】：

我正在尝试使用 numpy 函数，因为它更加优化，但无论如何感谢。
孔子说，一个工作的非最优解决方案比一个非工作的优化解决方案更好......你当然可以让 seq45 成为 np.array。