Python 如何编写累加器以围绕中点挤压数组？

假设我有一个数组，如下所示：

array([[ 7108.4,  -600. ],
       [ 7101.3,  -500. ],
       [ 7094.3,  -400. ],
       [ 7087.2,  -300. ],
       [ 7080.1,  -200. ],
       [ 7073.1,  -100. ],
       [ 7058.3,   100. ],
       [ 7051.3,   200. ],
       [ 7044.2,   300. ],
       [ 7037.1,   400. ],
       [ 7030.1,   500. ],
       [ 7023. ,   600. ]])

这是一个价格和数量列表，正数表示买入，负数表示卖出

如果当前市场价格为7050，我想“挤压”我的价格，如下所示：

array([[ 7108.4,  -600. ],
       [ 7101.3,  -500. ],
       [ 7094.3,  -400. ],
       [ 7087.2,  -300. ],
       [ 7080.1,  -200. ],
       [ 7073.1,  -100. ],
       [ 7050. ,   300. ], # Price & quantity changed here
       [ 7044.2,   300. ],
       [ 7037.1,   400. ],
       [ 7030.1,   500. ],
       [ 7023. ,   600. ]])

从另一个方向做同样的事情，所以如果市场价格是7085：

array([[ 7108.4,  -600. ],
       [ 7101.3,  -500. ],
       [ 7094.3,  -400. ],
       [ 7087.2,  -300. ],
       [ 7085. ,  -300. ], # Price & quantity change here
       [ 7058.3,   100. ],
       [ 7051.3,   200. ],
       [ 7044.2,   300. ],
       [ 7037.1,   400. ],
       [ 7030.1,   500. ],
       [ 7023. ,   600. ]])

---

写这种东西最干净的方式是什么？理想情况下，我希望将挤压和数量分组作为两个单独的步骤来编写。

这是一种操作，可以通过以下方式简化

---

由于Eric的回答很好，但根据您的评论：

可以修改原始数组，以便输出为 内部有变更的完整订单列表

以下是我不带numpy的方法：

array=[[ 7108.4,  -600. ],
       [ 7101.3,  -500. ],
       [ 7094.3,  -400. ],
       [ 7087.2,  -300. ],
       [ 7080.1,  -200. ],
       [ 7073.1,  -100. ],
       [ 7058.3,   100. ],
       [ 7051.3,   200. ],
       [ 7044.2,   300. ],
       [ 7037.1,   400. ],
       [ 7030.1,   500. ],
       [ 7023. ,   600. ]]

price=0
positive_value=7050
updated_list=[]
track=[]
for index,item in enumerate(array):
    if item[0]>positive_value:
        if item[1]>0:
            price+=item[1]
            track.append(index)
        else:
            updated_list.append(item)
    else:
        updated_list.append(item)

updated_list.insert(track[0],[positive_value,price])
print(updated_list)

输出：

[[7108.4, -600.0], [7101.3, -500.0], [7094.3, -400.0], [7087.2, -300.0], [7080.1, -200.0], [7073.1, -100.0], [7050, 300.0], [7044.2, 300.0], [7037.1, 400.0], [7030.1, 500.0], [7023.0, 600.0]]

[[7108.4, -600.0], [7101.3, -500.0], [7094.3, -400.0], [7087.2, -300.0], [7085, -300.0], [7058.3, 100.0], [7051.3, 200.0], [7044.2, 300.0], [7037.1, 400.0], [7030.1, 500.0], [7023.0, 600.0]]

第二个：

array=[[ 7108.4,  -600. ],
       [ 7101.3,  -500. ],
       [ 7094.3,  -400. ],
       [ 7087.2,  -300. ],
       [ 7080.1,  -200. ],
       [ 7073.1,  -100. ],
       [ 7058.3,   100. ],
       [ 7051.3,   200. ],
       [ 7044.2,   300. ],
       [ 7037.1,   400. ],
       [ 7030.1,   500. ],
       [ 7023. ,   600. ]]

price=0
positive_value=7085
updated_list=[]
track=[]
for index,item in enumerate(array):
    if item[0] < positive_value:
        if item[1] < 0:
            price+=item[1]
            track.append(index)
        else:
            updated_list.append(item)
    else:
        updated_list.append(item)

updated_list.insert(track[0],[positive_value,price])
print(updated_list)

---

逻辑是什么？当你指定7050时，为什么只有7051.3和7058.3？因为这些价格高于市场价格，我们不想提供高于市场价格的价格。那么7073.1、7080.1……呢？在这种情况下，市场价格是7085，所以我们不想提供低于市场价格的价格。你可以看出我们在销售，因为数量是负数。为什么数据中有12行，结果中有12+1-2？这是个好主意。我可以在这里做一个赋值，然后将其返回到原始np格式吗？@cjm2671:这主要是为了方便和命名列。如果你想留在

np

，你也可以。所以实际上你用numpy做的是我最初的实现，但是我不能在最初的数组上做最后的赋值。是否可以修改原始数组，以便输出的是内部有更改的完整订单列表？

array=[[ 7108.4,  -600. ],
       [ 7101.3,  -500. ],
       [ 7094.3,  -400. ],
       [ 7087.2,  -300. ],
       [ 7080.1,  -200. ],
       [ 7073.1,  -100. ],
       [ 7058.3,   100. ],
       [ 7051.3,   200. ],
       [ 7044.2,   300. ],
       [ 7037.1,   400. ],
       [ 7030.1,   500. ],
       [ 7023. ,   600. ]]

price=0
positive_value=7085
updated_list=[]
track=[]
for index,item in enumerate(array):
    if item[0] < positive_value:
        if item[1] < 0:
            price+=item[1]
            track.append(index)
        else:
            updated_list.append(item)
    else:
        updated_list.append(item)

updated_list.insert(track[0],[positive_value,price])
print(updated_list)

[[7108.4, -600.0], [7101.3, -500.0], [7094.3, -400.0], [7087.2, -300.0], [7085, -300.0], [7058.3, 100.0], [7051.3, 200.0], [7044.2, 300.0], [7037.1, 400.0], [7030.1, 500.0], [7023.0, 600.0]]