python - 索引错误 : invalid index to scalar variable for double 'for' statement

Question

我的目的是在for语句中使用for语句重复计算某个变量的列表。

我的代码如下。

for b in range(0,1487):
    c = 18000*b
    alpha = np.arctan(np.mean(v[c:c+18000])/np.mean(u[c:c+18000]))
    beta = np.arctan(np.mean(w[c:c+18000])/np.mean(u[c:c+18000]))
    R01 = R01.reshape((3,3))

    for c1 in range(c,c+18000):
            windvector = np.array([u[c1],v[c1],w[c1]])
            WV = windvector.reshape((3,1))
            m = np.dot(R01,WV)
            m = m.reshape((1,3))
            m = list(m)
            M = M + m
    for c2 in range(0,18000):
            u = M[c2][0]

            A = A + [u]
    m1 = np.mean(A[0:3000])
    m2 = np.mean(A[3000:3000*2])
    m3 = np.mean(A[3000*2:3000*3])
    m4 = np.mean(A[3000*3:3000*4])
    m5 = np.mean(A[3000*4:3000*5])
    m6 = np.mean(A[3000*5:3000*6])

    M = [m1,m2,m3,m4,m5,m6]

    s1 = np.std(A[0:3000])
    s2 = np.std(A[3000:3000*2])
    s3 = np.std(A[3000*2:3000*3])
    s4 = np.std(A[3000*3:3000*4])
    s5 = np.std(A[3000*4:3000*5])
    s6 = np.std(A[3000*5:3000*6])

    S = [s1,s2,s3,s4,s5,s6]

    RN = fabs((np.mean(S)-np.std(A))/np.std(A))

    RNT = RNT + [RN]

如代码所示，我想重复获取 1487 个 RN 值，但是当我运行这段代码时，这在预期的 1487 旋转 1 圈后就停止了，在 alpha = np.arctan(np.mean(v[c:c+18000])/np.mean 中显示错误消息“文件“RN_stationarity.py”，第 25 行(u[c:c+18000])) IndexError:标量变量的索引无效。”

我不确定为什么会出现这种错误。我在 stackoverflow 中尝试了一些解决方案，但都没有用。

请您提供一些想法或帮助？

非常感谢。

谢谢，

艾萨克

Answer 1

您的问题是您将名称 u 用于两个完全不同的值。在这个循环的开始，它是一个很好的大数组，但在循环的中间，您将它重新分配给一个标量，因此当您在下一次循环中尝试对其进行索引时，会出现 IndexError。

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来自评论:

u should have total 1487*18000 numbers which I already checked

所以，这就是我知道它开始有效的方式。

但是在循环的中间:

for c2 in range(0,18000):
        u = M[c2][0]

        A = A + [u]

根据其他评论，M 是一个二维数组。所以，在这个循环之后，u 是一个 0D 数组(即标量)。

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解决方案是不要将名称 u 用于两个不相关的事物。将其中一个重命名为其他名称。

更一般地说，解决方案是不要使用无意义的单字母变量名，因为当您这样做时，很难避免不小心重复使用一个字母，而且也很难判断您何时这样做了。