Python 迭代第二个numpy数组时在一个numpy数组上的条件

我通读了numpy文档，特别是当它涉及到在for循环中迭代Ndarray时。通读类似的S.O.帖子，但我仍然没能解决一个相对直截了当的问题

我希望在迭代不同的ndarray时，在元素方面合并基于一个ndarray值的条件。这是我的密码：

import numpy as np
array1 = np.array([10,20,30,40,50])
array2 = np.array([-1,-1,1,0,1])
for x in np.nditer(array1,flags=['refs_ok']):
    if array2[x] < 0:
       #code-block here executing several tasks

将numpy导入为np
array1=np.数组（[10,20,30,40,50]）
array2=np.数组（[-1，-1,1,0,1]）
对于np.nditer中的x（数组1，标志=['refs_ok']）：
如果阵列2[x]<0：
#这里的代码块执行多个任务

关于if语句，我得到了以下错误：“IndexError:index 10超出了大小为5的轴0的界限”

---

代码块必须以时间序列的方式执行，因此for循环。不确定发生了什么。

当前使用

np.nditer获得
索引器的原因是该函数正在迭代
数组1中的项，而不是索引。由于第一项是
10
，因此您正在尝试访问
array2[10]

实现这一点的快速方法是使用条件索引，而不是
for
循环。例如，如果要将某个函数
f
应用于
array1
中的
array2
小于0的位置，并将另一个函数
g
应用于所有其他位置，假设
f
和
g
被写入以接收并返回numpy数组，则需要编写

array1[array2 < 0] = f(array1[array2 < 0])
array1[array2 >= 0] = g(array1[array2 >= 0])

array1[array2<0]=f（array1[array2<0]）
array1[array2>=0]=g（array1[array2>=0]）

这将比使用
for
循环运行得快得多，因为迭代是在C级而不是在Python中进行的。您可以使用此表单编写几乎任何一组元素操作，而无需
进行循环。
nditer
不适合初学者。如果您必须迭代，请使用普通Python循环（我在范围内…）。很好的建议，谢谢，是的，我自己应该看到的。伟大的建议：条件索引Jeremy。再次感谢。以下方法似乎也能起作用：对于idx，枚举（array1）中的x：如果array2[idx]<0:#执行代码块yes，这将起作用！但是，如果您计划使用大型数组（尤其是多维数组），我强烈建议使用条件索引。阅读起来更清晰，执行起来更快。如果我已经回答了你的问题，请将其标记为已回答！如果没有，请告诉我遗漏了什么。