两个数组之间循环上的Numpy-Cumsum条件

Question

已解决，读取this

需要一些帮助来理解这个奇怪的行为吗

我有两个阵列。在

A = np.array([   [5338, 300],   
                 [4970, 400],
                 [5339, 150],  
        ])

B = np.array([
    [349154, 5338, 100], 
    [349155, 5338, 100],
    [349156, 5338, 100], 
    [349157, 5338, 100], 
    [349158, 5338, 100],
    [349159, 5338, 100],           
    [349159, 4970, 50],
    [349160, 4970, 50],
    [349179, 4970, 50],
    [349181, 4970, 50],
    [349192, 4970, 50],
    [349113, 4970, 50],
    [349124, 4970, 50],
    [349135, 4970, 50],
    [349146, 4970, 50],
    [349157, 4970, 50],
    [349178, 4970, 50],
    [449124, 5339, 50],
    [549135, 5339, 50],
    [649146, 5339, 50],
    [749157, 5339, 50],
    [849178, 5339, 50]
])
bpallets = []
#We iterate array A
for a in A:
    #create a mask to get values from array B where B index 1 equal's to a index 0
    mask = B[:,1] == a[0]
    #retrieve the values
    b = B[mask]
    #filter array b by conditioning cumsum to stop when it reaches the value of Array "A" index 2
    reached = b[np.where(b[:,2].cumsum() >= a[1] )]
    bpallets.append(reached)

这样做的目的是在数组“A”索引列2中，由于某种原因，在 A、 条件失败。：（

这是我的输出。在

^{pr2}$

提前Tks！！！在

Answer 1

不要打扰大家，找到我的答案，我改变了过滤器的逻辑，通过一个负掩模得到b上的元素。在

mask_b = b[:,2].cumsum() > a[1] 
reached = b[~mask_b]

这个变化给了我所有的“假”，累计数低于a[1]。在

输出

^{pr2}$