根据特定的布尔条件在Numpy数组中选择一些元素

Question

我有两个这样的清单

sampled_series = [ 488, 1223, 1958, 2693, 3428]
cum_array = [ 100,  190,  340,  540,  590,  940, 1340, 1410, 1640, 2040, 2940, 3396, 3630, 3675]

我要进行以下操作。

1. 从sampled_series获取第一个元素，并将其与sampled_series所有元素进行cum_array 。

2. 凡在元素cum_array比sampled_series 首次更大，在返回前一个元素cum_array并打破循环

3. 再次执行相同的操作

例如， 540中cum_array比的第一元件更大sampled_array ，即488在这种情况下打印该值340 ，它是前面的元件

我写的代码是这样的：

for i in range(0, len(sampled_series)):
    for j in range(0, len(cum_array)):
        if sampled_series[i]<cum_array[j]:
            print(cum_array[j-1])
        break

运行代码时，没有错误，但也看不到任何内容。 代码运行平稳，没有任何错误，也没有任何输出。

我希望看到的是

340
940
1640
2040
3396

PS：我正在尝试通过此程序实现与大小抽样成正比的概率 。

这就是它

https://en.wikipedia.org/wiki/Sampling_%28statistics%29#Probability-proportional-to-size_sampling

Answer 1

在numpy使用searchsorted有一种快速的方法。 我将您的列表转换为numpy数组，然后使用searchsorted查找要插入元素以保持顺序的索引：

ss = np.array([ 488, 1223, 1958, 2693, 3428])
ca = np.array([ 100,  190,  340,  540,  590,  940, 1340, 1410, 1640, 2040, 2940, 3396, 3630, 3675])
idx=np.searchsorted(ca,ss)

由于需要上一个值，因此减去一个：

result=ca[idx-1]
#array([ 340,  940, 1640, 2040, 3396])

Answer 2

问题是您无条件地break了内部for循环。 另一个问题是，当您的条件为true并且j为零时，您可能会超出cum_array的范围。

尝试以下更正的代码：

sampled_series = [ 488, 1223, 1958, 2693, 3428]
cum_array = [ 100,  190,  340,  540,  590,  940, 1340, 1410, 1640, 2040, 2940, 3396, 3630, 3675]

for i in range(0, len(sampled_series)):
    for j in range(0, len(cum_array)):
        if sampled_series[i]<cum_array[j] and j>0:
            print(cum_array[j-1])
            break

编辑：我忘了打破循环

Answer 3

t=[]
for i in range(0, len(sampled_series)):
    for j in range(0, len(cum_array)):
        if sampled_series[i] < cum_array[j]:
            t.append(cum_array[j-1])
            break