嵌套 for 循环及其格式答案

【问题标题】：Nested for-loops and their formats嵌套 for 循环及其格式
【发布时间】：2016-12-10 21:35:18
【问题描述】：

我正在使用 Python 2.7。从以前的帖子中，我正在学习 Python，并且我已经从数组转移，现在我正在研究循环。我也在尝试使用数组进行操作。

 A1 = np.random.random_integers(35, size=(10.,5.))

 A = np.array(A1)

 B1 = np.random.random_integers(68, size=(10.,5.))

 B = np.array(B1)

 D = np.zeros(10,5) #array has 10 rows and 5 columns filled with zeros to give me the array size I want
 for j in range (1,5):
     for k in range (1,5):
          D[j,k] = 0
          for el in range (1,10):
               D[j,k] = D[j,k] + A[j] * B[k]

我得到的错误是：使用序列设置数组元素

我的格式不正确吗？

【问题讨论】：

标签： arrays python-2.7 loops for-loop

【解决方案1】：

因为A、B、D都是二维数组，所以D[j,k] 是单个元素，而 A[j]（与 A[j,:] 相同）是一维数组，在这种情况下，它有 5 个元素。与 B[k] = B[k,:] 类似，即也是一个 5 元素数组。因此 A[j] * B[k] 也是五元素数组，不能存储在单个元素的位置，因此会出现错误：将数组元素设置为序列。

如果要从A和B中选择单个元素，那么最后一行应该是

    D[j,k] = D[j,k] + A[j,k] * B[j,k]

您的代码上的一些进一步的 cmets：

    # A is already a numpy array, so 'A = np.array(A1)' is redundant and can be omitted
    A = np.random.random_integers(35, size=(10.,5.))

    # Same as above                
    B = np.random.random_integers(68, size=(10.,5.))

    D = np.zeros([10,5]) # This is the correct syntax for creating a 2D array with the np.zeros() function
    for j in range(1,5):  
        for k in range(1,5):
             # D[j,k] = 0   You have already defined D to be zero for all elements with the np.zeros function, so there is no need to do it again
             for el in range(1,75):
                  D[j,k] = D[j,k] + A[j] * B[k]

编辑：好吧，我没有足够的声誉来评论你的帖子@Caroline.py，所以我会在这里做：

首先，记住python使用零索引，所以'range(1,5)'给你'[1,2,3,4]'，这意味着你不会到达第一个索引，即索引0. 因此，您可能希望使用 'range(0,5)'，它与 'range(5)' 相同。

我可以看到您将 el 范围从 75 更改为 10。如果您不将 el 用于任何内容，则仅表示您在最后一行添加了 10 次。

我不知道你想做什么，但是如果你想将A和B的倍数存储在D中，那么这样应该是对的：

    for j in range(10):  
        for k in range(5):
              D[j,k] = A[j,k] * B[j,k]

或者只是

    D = A * B

【讨论】：