有没有办法使用python中的迭代将一个数组的第一个元素添加到另一个数组的前两个元素？答案

【问题标题】：Is there a way to add the first element of one array to the first two elements of another array using iteration in python?有没有办法使用python中的迭代将一个数组的第一个元素添加到另一个数组的前两个元素？
【发布时间】：2020-09-07 20:43:47
【问题描述】：

我想把两个数组的元素加在一起，一个叫propensity shape = (4,) and length = 4 另一个叫state_change_lambda with shape (3,) and length 3。

但我想将state_change_lambda 的第一个元素添加到propensity 的第一个和第二个元素，然后像正常迭代一样继续添加元素。

类似：

propensity = np.array([1, 2, 3, 4,])
state_change_lambda = np.array([5, 6, 7])
[out]: new_array_after_addition = ([6, 7, 9, 11]) <-- five has been added to both element 1 and 2 of propensity

只是我不太确定如何在 python 中执行此操作，我已经查看了enumerate，但我不确定这是完全正确的使用方法

干杯

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy loops

【解决方案1】：

你可以特别对待第一个添加，其余的通过一个视图来处理：

propensity[0] += state_change_lambda[0]
propensity[1:] += state_change_lambda

如果您不想就地增加propensity，您有一些选择。

一种方法是添加扩展数组：

result = propensity + np.concatenate((state_change_lambda[:1], state_change_lambda))

另一种方式（我个人更喜欢，是预先分配结果并存储到其中：

result = propensity.copy()
result[0] += state_change_lambda[0]
result[1:] += state_change_lambda

【讨论】：

【解决方案2】：

这可以通过使用两个数组的长度差来完成：

propensity = np.array([1, 2, 3, 4,])
state_change_lambda = np.array([5, 6, 7])

length = len(propensity) - len(state_change_lambda) + 1
for i in range(len(propensity)):
    if i < length:
        propensity[i] += state_change_lambda[0]
    else:
        propensity[i] += state_change_lambda[i-length+1]

【讨论】：

谢谢！两种解决方案都有效，但我试图避免使用很多循环