Python 如何重复这些步骤

在我的程序中，我总共有3个步骤

找出平均数

使用平均值拆分给定列表

如果阈值>ε，则更新平均值并使用更新的平均值再次重复步骤2，否则完成

无论如何，我已经完成了以上两个步骤。第三步我只完成了一半，在如何重复第二步直到阈值小于ε的过程中苦苦挣扎

我的代码如下：

将numpy导入为np
存储列表=[1,2,3,1,2,3,1]
#第一步
平均值=np.平均值（存储列表）
打印（“平均值：+str（平均值））
#步骤2
small_list=[如果我指的是_值，则i代表i店内_列表]
打印（小列表）
打印（大列表）
toe_1=np.平均值（小列表）
toe_2=np.平均值（大列表）
打印（“脚趾值1:+str（脚趾1））
打印（“束角值2:+str（束角2））
toe_sum=np.sum（[toe_1，toe_2]）
前束角=np.除（前束角和，2）
打印（“鞋头：+str（鞋头））
#步骤3
新阈值=np减去（平均值、鞋头）
打印（新的\u阈值）
εu值=0.1
如果新阈值>ε值：
平均值=鞋头
打印（“新平均值：+str（平均值））

我以上的输出是：

Mean Value : 1.8571428571428572
[1, 1, 1]
[2, 3, 2, 3]
toe value 1 : 1.0
toe value 2 : 2.5
toe cap : 1.75
new threshold : 0.1071428571428572
new mean : 1.75

---

在这种情况下，考虑到新的平均值，我必须再次重复步骤2。我是Python新手。

Python中有两种类型的循环<代码>用于循环和

while

循环。您可以通过执行递归来实现“循环”，递归只是在同一个函数中调用一个函数，具有正确的exit语句，如下所示：

def打印10次（num，count=0）：
如果计数小于10：
打印（个）
计数+=1
打印10次（数量，计数）
打印10次（5）#将打印“5”10次

尽管在python中有更简单的循环方法。当您知道需要预先执行多少个循环时，最容易执行的循环是

for

循环。上面的示例可以这样执行：

def打印10次（num）：
对于范围（10）内的i：
打印（个）
打印10次（5）#将打印“5”10次

您可以执行的另一个循环是

while

循环。要使用它，你必须在它的开头有一个正确的退出声明。如果要使用while循环执行上述示例，则必须如下所示：

def打印10次（num）：
i=0
当我<10时：
打印（个）
打印10次（5）#将打印“5”10次

要使代码正常工作，您需要为每个要使用的循环都有一个exit语句。例如，您可能希望这3个步骤运行2次。您可以这样做：

将numpy导入为np
存储列表=[1,2,3,1,2,3,1]
对于范围（2）中的i：
#第一步
平均值=np.平均值（存储列表）
打印（“平均值：+str（平均值））
#步骤2
small_list=[如果我指的是_值，则i代表i店内_列表]
打印（小列表）
打印（大列表）
toe_1=np.平均值（小列表）
toe_2=np.平均值（大列表）
打印（“脚趾值1:+str（脚趾1））
打印（“束角值2:+str（束角2））
toe_sum=np.sum（[toe_1，toe_2]）
前束角=np.除（前束角和，2）
打印（“鞋头：+str（鞋头））
#步骤3
新阈值=np减去（平均值、鞋头）
打印（新的\u阈值）
εu值=0.1
如果新阈值>ε值：
平均值=鞋头
打印（“新平均值：+str（平均值））

但这将输出相同的东西2次

无论如何，我已经完成了以上两个步骤。第三步我只完成了一半，在如何重复第二步直到阈值小于ε的过程中苦苦挣扎

您可以通过一个简单的while循环来实现这一点：

将numpy导入为np
存储列表=[1,2,3,1,2,3,1]
#第一步
平均值=np.平均值（存储列表）
打印（“平均值：+str（平均值））
#步骤2
鞋头=3
e=np.exp（1）
当鞋头>e时：
small_list=[如果我指的是_值，则i代表i店内_列表]
打印（小列表）
打印（大列表）
toe_1=np.平均值（小列表）
toe_2=np.平均值（大列表）
打印（“脚趾值1:+str（脚趾1））
打印（“束角值2:+str（束角2））
toe_sum=np.sum（[toe_1，toe_2]）
前束角=np.除（前束角和，2）
打印（“鞋头：+str（鞋头））
#步骤3
新阈值=np减去（平均值、鞋头）
打印（新的\u阈值）
εu值=0.1
如果新阈值>ε值：
平均值=鞋头
打印（“新平均值：+str（平均值））

当

toe_cap

小于

e

（欧拉数）时，此循环将结束。我为

toe\u cap

分配了一个大于

e

的值，以便循环至少运行1次

这没有问题，因为

toe_cap

值不用于任何计算，仅在循环结束时重新分配。这里的目的是用来有一个正确的退出声明

---

如果

toe\u cap

值有可能永远不会低于

e

，那么您必须添加一个不同的退出语句，这可能要根据您认为足够的循环数而定。

我无法numpy，但我可以想象，您所需要的只是一个递归运行程序函数，我不想破坏代码的结构，因此我没有尝试优化代码。您可以尝试以下代码，我尝试过，它可以工作：

import numpy as np


def step2(store_list, mean_value):
    small_list = [i for i in store_list if i <= mean_value]
    big_list = [i for i in store_list if i > mean_value]
    toe_1 = np.mean(small_list)
    toe_2 = np.mean(big_list)
    toe_sum = np.sum([toe_1, toe_2])
    toe_cap = np.divide(toe_sum, 2)
    return small_list, big_list, toe_1, toe_2, toe_cap


def step3(mean_value, toe_cap):
    new_threshold = np.subtract(mean_value, toe_cap)
    print(new_threshold)
    epsilon_value = 0.1
    if new_threshold > epsilon_value:
        return True, toe_cap
    else:
        return False, mean_value


def my_run(store_list, mean_value):
    small_list, big_list, toe_1, toe_2, toe_cap = step2(store_list, mean_value)
    print(small_list)
    print(big_list)
    print("toe value 1 : " + str(toe_1))
    print("toe value 2 : " + str(toe_2))
    print("toe cap : " + str(toe_cap))
    condition, mean_value = step3(mean_value, toe_cap)
    if condition:
        print("new mean : " + str(mean_value))
        my_run(store_list, mean_value)


def main():
    store_list = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1]
    mean_value = np.mean(store_list)
    print("Mean Value : " + str(mean_value))
    my_run(store_list, mean_value)


if __name__ == '__main__':
    main()

将numpy导入为np
def步骤2（存储列表，平均值）：
small_list=[如果我指的是_值，则i代表i店内_列表]
toe_1=np.平均值（小列表）
toe_2=np.平均值（大列表）
toe_sum=np.sum（[toe_1，toe_2]）
前束角=np.除（前束角和，2）
返回小列表、大列表、鞋头1、鞋头2、鞋头帽
def步骤3（平均值、鞋头）：
新阈值=np减去（平均值、鞋头）
打印（新的\u阈值）
εu值=0.1
如果新阈值>ε值：
返回真值，鞋头
其他：
返回False，平均值
定义我的运行时间（存储列表，平均值）：
小列表、大列表、脚趾1、脚趾2、脚趾帽=步骤2（存储列表，平均值