避免使用多个if语句

Question

我试图创建一个if语句来检查每个迭代的条件

          for in range(100):
            B10 = np.random.randint(0, precip.shape[0])
            T10 = np.random.randint(0, precip.shape[0] )

            if np.abs(B10-T10) <=30:
                T10 = np.random.randint(0, precip.shape[0])

我想创建一个if条件，该条件将获得新的T10值，直到每次迭代都满足上面的条件。我该怎么做？你知道吗

Answer 1

如果我没弄错的话，这个应该可以：

df['B10'] = np.random.randint(0, df.shape[0], df.shape[0])
df['T10'] = df['B10'].apply(lambda x: np.random.randint(0, x+1))

Answer 2

通过生成所需的随机数来避免循环和if语句。在您的代码中，T10将是一个介于max（0，B10-30）和min（UB，B10+10）之间的随机值，包括两者。你知道吗

max_delta = 30
B10 = np.random.randint(0, UB)
T10 = np.random.randint(max(0, B10 - max_delta), min(UB, B10 + max_delta  + 1))

其中UB=精确形状[0]. 你知道吗

Answer 3

使用while循环而不是for循环：

B10 = np.random.randint(0, precip.shape[0])
T10 = np.random.randint(0, precip.shape[0])
while np.abs(B10-T10) <= 30:
    B10 = np.random.randint(0, precip.shape[0])
    T10 = np.random.randint(0, precip.shape[0])

或者您可以使用以下方法避免重新说明变量：

while True:
    B10 = np.random.randint(0, precip.shape[0])
    T10 = np.random.randint(0, precip.shape[0])
    if not (np.abs(B10-T10) <=30):
        break

一般来说，当您知道循环的迭代次数或使用集合时，使用for循环是一种很好的做法。但是，当您不知道它时，即当它取决于某个条件时，您应该使用while循环。你知道吗