Question

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我有两组数据（v和t），每组有46个值。数据以“pandas”模块导入，并转换为numpy数组以进行计算。

我需要将ml_min1 [45]，ml_min2 [45]等设置为值“0”。问题是每次运行脚本时，对应于ml_min1和ml_min2的位置45的值是不同的。这是我的一段代码：

t1 = fil_copy.t1.as_matrix()
t2 = fil_copy.t2.as_matrix()
v1 = fil_copy.v1.as_matrix()
v2 = fil_copy.v2.as_matrix()

ml_min1 = np.empty(len(t1))
l_h1 = np.empty(len(t1))

ml_min2 = np.empty(len(t2))
l_h2 = np.empty(len(t2))

for i in range(0, (len(v1) - 1)):

    if (i != (len(v1) - 1)) and (v1[i+1] > v1[i]):
        ml_min1[i] = v1[i+1] - v1[i]
        l_h1[i] = ml_min1[i] * (60/1000)
    elif i == (len(v1)-1):
        ml_min1[i] = 0
        l_h1[i] = 0
        print(i, ml_min1[i])
    else:
        ml_min1[i] = 0
        l_h1[i] = 0
        print(i, ml_min1[i])

for i in range(0, (len(v2) - 1)):

    if (i != (len(v2) - 1)) and (v2[i+1] > v2[i]):
        ml_min2[i] = v2[i+1] - v2[i]
        l_h2[i] = ml_min2[i] * (60/1000)
    elif i == (len(v2)-1):
        ml_min2[i] = 0
        l_h2[i] = 0
        print(i, ml_min2[i])
    else:
        ml_min2[i] = 0
        l_h2[i] = 0
        print(i, ml_min2[i])

Answer 1

当前编写的代码不起作用，因为elif块永远不会被命中，因为range(0, x)不包括x（它在到达之前停止）。解决此问题的最简单方法可能只是使用numpy.zeros而不是numpy.empty来初始化输出数组，因为这样您就无需在elif和{{1}中执行任何操作块（你可以删除它们）。

也就是说，在numpy代码中使用像你这样的循环通常是一个设计错误。相反，您应该使用numpy的广播功能一次对整个数组（或一个切片）执行数学运算。

如果我理解正确，以下内容应该等同于您希望代码执行的操作（仅适用于其中一个数组，另一个应该相同）：

else

Numpy for循环每次都会产生不同的结果

1 个答案: