質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
87.20%
Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

受付中

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

nononono1
nononono1

総合スコア4

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

0回答

0評価

0クリップ

205閲覧

投稿2022/01/15 04:45

編集2022/01/15 05:22

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

良い質問の評価を上げる

以下のような質問は評価を上げましょう

  • 質問内容が明確
  • 自分も答えを知りたい
  • 質問者以外のユーザにも役立つ

評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

  • プログラミングに関係のない質問
  • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
  • 問題・課題が含まれていない質問
  • 意図的に内容が抹消された質問
  • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
  • 広告と受け取られるような投稿

評価を下げると、トップページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

y_waiwai

2022/01/15 04:52

このままではコードが読めないので、質問を編集し、<code>ボタンを押し、出てくる’’’の枠の中にコードを貼り付けてください
melian

2022/01/15 05:09

self.gbest_x= np.copy(self.pbest_x[0]) としているのに self.gbest_x[i,j] としてアクセスしている事が原因です。

まだ回答がついていません

会員登録して回答してみよう

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
87.20%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問

同じタグがついた質問を見る

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。