python ndarray更新退出函数

【问题标题】：python ndarray update exiting functionpython ndarray更新退出函数
【发布时间】：2016-08-30 13:32:36
【问题描述】：

我在函数定义中有以下循环：

mu=np.zeros((T,p))
mu_post=np.zeros((T,p))

for t in arange(T):
      mu_post[t]= np.dot(a,b)
      mu[t+1]= mu_post[t]
      some other processing

在接近循环结束时（t=T-1），代码退出此函数而不执行它。但是，在尝试调试时，如果我手动（在 pycharm 调试控制台中）尝试执行 mu[t+1]= mu_post[t]，它可以正常工作。这可能是有原因的。顺便说一句，我试过做 mu[t+1][:]= mu_post[t] 但它有同样的问题。

【问题讨论】：

标签： python arrays loops numpy assignment-operator

【解决方案1】：

代码退出这个函数而不执行它。

这是模糊的，但我怀疑我可以用这个重现错误：

In [47]: mu=np.zeros((5,3))
In [48]: mu1=np.zeros((5,3))

In [49]: for t in range(5):
   ....:     mu1[t,:]=[1,2,3]
   ....:     mu[t+1,:] = mu1[t]

----> 3     mu[t+1,:] = mu1[t]

IndexError: index 5 is out of bounds for axis 0 with size 5

在最后一次迭代中，t==4，所以t+1 是5。对于mu 的第一个维度来说，这个索引太大了。

为什么要使用t+1 索引mu？如果这是有道理的，为什么mu 与mu1 大小相同？

【讨论】：