擅长:python、mysql、java
<p>第一个预处理<code>betas</code>是一个大小合理的numpy数组。我假设它是一个字典或类似的映射:</p>
<pre><code>betas_arr = np.array([betas[f'beta{j}'] for j in range(1, 10)])
</code></pre>
<p>接下来,请注意,每当<code>i + 1 % 3 == 0</code>时,您都会增加<code>j</code>。数组<code>betas</code>也将索引<code>j</code>更改为以0开头。这意味着对于任何给定的<code>i</code>,<code>j</code>就是<code>(i + 1) // 3</code></p>
<p>假设<code>optionsActualise</code>和<code>esperances</code>是numpy数组,您可以在不使用循环的情况下计算<code>OptVariableControle</code>:</p>
<pre><code>OptVariableControle = optionsActualise + betas[np.arange(1, 28) // 3] * (optionsActualise - esperences)
</code></pre>