Question

我正在填充两个数组field_in_k_space_REAL和field_in_k_space_IMAGINARY，其中的值是从高斯分布中提取的，注意尊重对称性以在我对数组进行逆变换时获得真实场。这是代码：

field_in_k_space_REAL = zeros(n, float)
field_in_k_space_IMAGINARY = zeros(n, float)

field_in_k_space_REAL[0] = 0.0

for i in range(1, int(n/2+1)):
    field_in_k_space_REAL[i] = np.random.normal(mu, math.sqrt((1/2)*math.exp(-(2*math.pi*i*sigma/L)*(2*math.pi*i*sigma/L))))

x = range(int(n/2+1), int(n))
y = range(1, int(n/2))
zipped = zip(x, y)

for j, j2 in zipped:
    field_in_k_space_REAL[j] = field_in_k_space_REAL[j-2*j2]

field_in_k_space_IMAGINARY[0] = 0.0

for i in range(1, int(n/2)):
    field_in_k_space_IMAGINARY[i] = np.random.normal(mu, math.sqrt((1/2)*math.exp(-(2*math.pi*i*sigma/L)*(2*math.pi*i*sigma/L))))

field_in_k_space_IMAGINARY[n/2] = 0.0

for j, j2 in zipped:
    field_in_k_space_IMAGINARY[j] = - field_in_k_space_IMAGINARY[j-2*j2]

print 'field_k', field_in_k_space_REAL

但我一直有以下错误：

 field_in_k_space_REAL[0] = 0.0
IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

有人可以解释为什么以及如何解决它？

Answer 1

我的猜测是数组field_in_k_space_REAL的长度实际为0，很可能是因为你在代码中进一步设置n = 0（你可能在循环中使用n吗？）。当我直接初始化长度为0的数组时，我可以重现错误。

Answer 2

事实上，您最好使用：

field_in_k_space_REAL.loc[index] = 0.0

而不是：

field_in_k_space_REAL[index] = 0.0

Answer 3

这是因为在您的关闭列中使用NAN值，请使用 np.isfinite 。例如：

btt_ohlc[np.isfinite(btt_ohlc['Close'])]

索引0超出轴0的大小为0的范围

3 个答案: