如何确定多个相互跟随的矩阵的条件？

如何解决如何确定多个相互跟随的矩阵的条件？

在我的代码中，我从文本文件的输入中读取值。我将它们转换为 numpy 数组，然后使用它们。我迭代地加载这个输入。现在我正在尝试设置条件，如果一行中的最后一个值大于下一行中的第一个值，它将将该行中的每个值增加指定的值。在这种情况下，它会增加 10。

我的输出

 [[11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21]
 [21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31]] 

[[31 32 33 34 35 36 37 38 39]
 [41 42 43 44 45 46 47 48 49]
 [51 52 53 54 55 56 57 58 59]] 

[[61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71]
 [71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81]
 [81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91]]

我也部分成功了，但每次迭代都从头开始，我需要它从上一次迭代继续。

sedem[1:][sedem[:-1,-1] <= sedem[1:,0]] += 10

使用部分代码后的输出

[[11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21]
 [31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41]] 

[[31 32 33 34 35 36 37 38 39]
 [51 52 53 54 55 56 57 58 59]
 [61 62 63 64 65 66 67 68 69]] 

[[ 61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71]
 [ 81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91]
 [ 91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101]]

我需要：

[[11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21]
 [31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41]] 

[[51 52 53 54 55 56 57 58 59]
 [61 62 63 64 65 66 67 68 69]
 [71 72 73 74 75 76 77 78 79]] 

[[ 61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71]
 [ 81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91]
 [ 91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101]]

我也尝试组合数组，然后像这样输入条件，然后再次拆分，但它不起作用，因为输入逐渐迭代它，所以这是不可能的。

基本上，我想确保数字不能重复

import os
import sys
import numpy as np
     
#read data
f = open("demofile.txt","r")
lines = f.readlines()
#input preprocessing
p=1
for i in list(lines):
    if i[0] != '<' and i[0] != '>' and i[0] != '=':
        d = str(' '.join(i.split()))
        print(d)
            
    else:
        w = i.replace("=",'')
        w = w.replace(">",'')
        w = w.replace("<",'')
        w = ','.join(w.split())
        c=np.array([w])            
        c1 = [int(i) for i in c[0].replace(" ","").split(",")]
         #insert input to array
        c1=np.array(c1)
        # save first value in array
        frst=c1[0]
         #remove first value in array
        c1=np.delete(c1,0)       
        n=len(c1)
        #multiply array
        c1=np.array([c1]*frst)
        #print(c1)       
        
        #transpose array
        c1=np.transpose(c1)
        #adding a value to each row

        left = np.array([[(p+j) * 10  for j in range(frst)]] * n) +c1 
        #left = np.array([[(p+j) * 10  for j in range(frst)]] * n) +c1          
        left=left*-1
        #print(left,'\n')
        
        sedem=np.transpose(left)*-1
        sedem[1:][sedem[:-1,-1] < sedem[1:,0]] *= 10
        print(sedem,'\n')
        
        p +=frst

演示文件.txt

<=2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
<=3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 9 
<=3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

可以以某种方式完成吗？