IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexedを解決したい

エラーが出たのですが、修正方法がわからないので指摘お願いします。

エラーが出たのは以下の箇所のソースです。
self.v[i,j]= wself.v[i,j] + c1np.random.uniform(0,1.0)(self.pbest_x[i,j]- self.x[i,j])+ c2np.random.uniform(0,1.0)*(self.gbest_x[i,j]-self.x[i,j])

現在の全ソース

import numpy as np

N= 2 # dimension
M= 3 # number of particles
T= 5 # number of iteration
x_min= -10.0
x_max= 10.0
v_min= -10.0
v_max= 10.0
w= 0.4 # parameter for PSO
c1= 2.0 # parameter for PSO
c2= 2.0 # parameter for PSO

def shpere(x):
    f= 0
    for j in range(x.size): # len(x)
        f+= x[j]**2
    return(f)

def evaluate(x):
    return(shpere(x))

class Pso:
    def __init__(self):
        self.fit= np.zeros(M)
        self.pbest_fit= np.zeros(M)
        self.x=np.random.uniform(x_min, x_max, M*N).reshape(M,N)
        self.v=np.random.uniform(x_min, x_max, M*N).reshape(M,N)
        for i in range(M):
            self.fit[i]= evaluate(self.x[i])
            self.pbest_fit[i]= self.fit[i]
        self.pbest_x= np.copy(self.x)
        self.gbest_x= np.copy(self.pbest_x[0])
        self.gbest_fit= self.pbest_fit[0]

    def update(self):
        for i in range(M):
            for j in range(N):
                self.v[i,j]= w*self.v[i,j] + c1*np.random.uniform(0,
1.0)*(self.pbest_x[i,j]- self.x[i,j])+ c2*np.random.uniform(0,1.0)*(self.gbest_x[i,j]-self.x[i,j])
                self.x[i,j]+= self.v[i,j]
            self.fit[i]= evaluate(self.x[i])
    
    def pbest_update(self):
        for i in range(M):
            if self.pbest_fit[i]>=self.fit[i]:
                self.pbest_fit[i]=self.fit[i]
                self.pbest_x[i]= np.copy(self.x[i])

    def gbest_update(self):
        for i in range(M):
            if self.gbest_fit>= self.pbest_fit[i]:
                self.gbest_fit= self.pbest_fit[i]
                self.gbest_x= np.copy(self.pbest_x[i])

    def report_bestfit(self):
        return(self.gbest_fit)

pso=Pso()
pso.gbest_update()
print(str(0)+ ", " +str(pso.report_bestfit()))
for t in range(1,T+1):
    pso.update()
    pso.pbest_update()
    pso.gbest_update()
    print(str(t)+ ", " +str(pso.report_bestfit()))コード