迭代减去数组中的值

Question

从一个简单的numpy数组开始，例如：

a = np.array([1,1,0,2,1,0])

我的目标是迭代地从中减去值，直到某个阈值。例如，考虑a包括用户数。在这种情况下，5个用户分配有：

d = a/a.sum()

现在我想从这个初始分布中减去4个用户，在结果数组中始终保持值>；0。我可以构造一个随机数组来减去：

b = np.random.multinomial(4,d)

产生（在一次运行中）：

array([0, 1, 0, 3, 0, 0])

类似a-b的结果导致：

array([ 1,  0,  0, -1,  1,  0])

如何约束生成的数组在生成的(a-b)操作中从不产生负值？到目前为止，我从另一个角度思考，产生一个随机分布：

r = np.random.multinomial(total users - deleted users,d)

根据用户的初始分布d，但是由于我必须对向量应用一些度量，因此后一种方法的结果可能会有所不同。你知道吗

Answer 1

如果您想随机地将a.sum()递减n，而a的任何元素都不会变为负数，这是一种方法：

def rnd_decrement(a, n):
    c = np.cumsum(np.r_[0, a])
    if n < c[-1]:
        r = np.random.choice(np.arange(c[-1]) + 1, n, replace = False)
        d = np.sum(r[:,None] <= c[None,:], axis=0)
        return np.diff(c-d)
    else:
        return np.zeros_like(a)