从一个数组追加值，如果另一个数组中的值大于某个值，否则追加该值

Question

例如，我有两个长度相等的数组。

x = np.array([-34, 1, -12, 4, 5, -5])

y = np.array([2, -1, 4, 6, 7, 4])

我想创建一个新的数组或相等长度的列表，如果x的值小于某个数字（g），那么它将附加（g），否则将附加y。

因此，在上述两个数组中，如果x小于-5，它将附加-5，否则将附加y的值。结果如下：

new_array = ([-5, -1, -5, 6, 7, 4])

Answer 1

In []:
np.where(x < -5, -5, y)

Out[]:
array([-5, -1, -5,  6,  7,  4])

Answer 2

您想基于x和y创建一个新数组，该数组的长度与x和y相同，但是对于x的每个元素，如果小于某个数字[ C0]，则为g，否则为来自g的相同索引处的匹配值。

解决方案：
• y

  注意：

  import numpy as np
  
  x = np.array([-34, 1, -12, 4, 5, -5])
  y = np.array([2, -1, 4, 6, 7, 4])
  g = -5
  
  result = [g if ax < g else ay for ax, ay in zip(x, y)]
  接受两个可迭代，并将它们组合为一个可迭代，将来自每个输入的值配对。因此，它需要zip()和x并将它们变成[（-34，2），（1，-1）等]

列表推导遍历这些对并执行您指定的操作：如果y中的ax小于x，则结果包括g，否则它从g中获得匹配的ay
• [作为后续，OP询问如何找到y，以便使g的总和最大化（对于result的负值）。一种简单的蛮力方法：
• g

  请注意，对于给定的示例数据，答案是无趣的

  import numpy as np
  
  x = np.array([-34, 1, -12, 4, 5, -5])
  y = np.array([2, -1, 4, 6, 7, 4])
  
  prev_s = None
  best_g = None
  best_result = None
  
  for g in range(min(x), 0):
      values = [g if ax < g else ay for ax, ay in zip(x, y)]
      s = sum(values)
      if best_result is None or s > prev_s:
          prev_s = s
          best_g = g
          best_result = values
  
  print(best_g, best_result)

  。 （无趣，因为您可以不断增加6, [6, 6, 6, 6, 6, 6]，并且结果总是更大-您的问题很奇怪））

Answer 3