我有一个5维的ndarray，叫做self.q_table。我有一个正则数组，长度是4。当我试图找出该行的最大值时，就像这样...
max = np.max(self.q_table[regular_array])...我得到一个IndexError，即使regular_array的元素小于q_table的维度。
我尝试改变两个数组的维数，但效果并没有变好。
编辑：
错误为IndexError: index 11 is out of bounds for axis 0 with size 10
Numpy作为np导入，本示例中的最后一行抛出错误。
class AgentBase:
def __init__(self, observation_space):
OBSERVATION_SPACE_RESOLUTION = [10, 15, 15, 15]
self.q_table = np.zeros([*OBSERVATION_SPACE_RESOLUTION, 4])
max_val = np.max(self.q_table[self.quantize_state(observation_space, [-150, 100, 3, 3])])
print(max_val)
@staticmethod
def quantize_state(observation_space, state):
state_quantized = np.zeros(len(state))
lin_spaces = []
for i in range(len(observation_space)):
lin_spaces.append(np.linspace(observation_space[i][0], observation_space[i][1],
OBSERVATION_SPACE_RESOLUTION[i] - 1, dtype=int))
for i in range(len(lin_spaces)):
state_quantized[i] = np.digitize(state[i], lin_spaces[i])
return state_quantized.astype(int)self.observation_space是具有以下值的参数：
1条答案
按热度按时间px9o7tmv1#
当使用列表（或者引用numpy docs的话，“一个非元组序列对象”）索引ndarray时，您调用了高级索引，因此当使用
[3,7,11,11]索引时，它会尝试将所有这些值应用于第一个维度。我同意@hpaulj的评论，你可能想用元组来索引。