索引 1 超出了大小为 1 的轴 0 的范围

Question

N=100
numbers_training_pattern=10
for pattern in range(number_training_pattern):
rate=np.zeros((1,N))


   for epoch in range(1,nepochs+1):


        if epoch<=1:
           clamp=1
        else:
           clamp=0

       activ=np.zeros((1,N))
       for neuron in range(N):


          PreSynInput = rate.T + (Testing_pattern[neuron, pattern] * clamp)


          activ[neuron] = np.dot(PreSynInput.T,autocorrelation_matrix[:,neuron])

错误 IndexError Traceback（最后一次调用）在（） 17 18 ---> 19 激活[神经元] = np.dot(PreSynInput.T,autocorrelation_matrix[:,神经元]) 20 21

IndexError：索引 1 超出尺寸为 1 的轴 0 的范围

Answer 1

activ=np.zeros((1,N))

表示 activ 有 1 行和 N 列。 activ[0] 指的是第一行。 activ[1] 会引发 IndexError，因为没有第二行。

for i in range(N) 使 i 的范围从 0 到 N-1。因此，如果 N 大于 1，则会发生错误。

在更改当前代码的最少数量的同时修复错误的一种方法是使用

activ[0, neuron] = np.dot(PreSynInput.T,autocorrelation_matrix[:,neuron])

但是，逐个元素地为 NumPy 数组赋值通常不是利用 NumPy 的理想方式。如果您可以将计算表达为在更大的数组上完成的计算并且没有 Python for 循环，您将获得更好的性能。

例如，如果我正确理解未定义数组的形状，你可以替换

activ=np.zeros((1,N))
for neuron in range(N):
    PreSynInput = rate.T + (Testing_pattern[neuron, pattern] * clamp)
    activ[neuron] = np.dot(PreSynInput.T,autocorrelation_matrix[:,neuron])

和

PreSynInput = (rate.T + (Testing_pattern[:, pattern] * clamp))
activ = np.einsum('ij,ij->j', PreSynInput, autocorrelation_matrix)

例如，

import numpy as np
np.random.seed(2015)
N, M, pattern = 10, 5, 0
clamp = 1
autocorrelation_matrix = np.random.randint(10, size=(N, N))
Testing_pattern = np.random.randint(10, size=(N, M))
rate = np.random.randint(10, size=(1,N))

activ=np.zeros((1,N))
for neuron in range(N):
    PreSynInput = rate.T + (Testing_pattern[neuron, pattern] * clamp)
    activ[:, neuron] = np.dot(PreSynInput.T, autocorrelation_matrix[:,neuron])

PreSynInput = (rate.T + (Testing_pattern[:, pattern] * clamp))
activ2 = np.einsum('ij,ij->j', PreSynInput, autocorrelation_matrix)

print(activ)
# [[ 405.  421.  272.  475.  227.  424.  644.  212.  325.  502.]]

print(activ2)
# [405 421 272 475 227 424 644 212 325 502]

如果你能找到一种方法来消除 for pattern-循环和for epoch-循环。

如何消除这些循环是一个足够困难和有趣的问题证明一个单独的问题。如果你 post 提出了一个新问题，请包含一个 minimal example with runnable code 这样它绝对清楚给定输入的所需输出是什么。

索引 1 超出了大小为 1 的轴 0 的范围

index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1

python

indexoutofboundsexception