嘗試按照 Scipy檔案將 linear_sum_assignment 函式應用于我的代碼，其中我嘗試為每個披薩分配 1 個機器人，以便機器人的總行程時間盡可能小。
Robots 是一個包含 6 個機器人物件的串列，我故意忽略了其中的第一個機器人。SwapTargets 是 5 個 Pizza 物件的串列
newlist = []
for j in range(1,len(Robots)):
for i in range(0,len(SwapTargets)):
ref_x = SwapTargets[i].coordinates[0]
ref_y = SwapTargets[i].coordinates[1]
value = ((ref_x - Robots[j].x)**2) (ref_y - Robots[j].y)**2
newlist.append(value)
myarray = np.array(newlist).reshape(len(Robots[1:]),len(SwapTargets))
from scipy.optimize import linear_sum_assignment
row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(myarray)
PizzaList = np.array([SwapTargets])[row_ind]
RobotList = np.array([Robots[1:]])[col_ind]
result = dict(zip(PizzaList, RobotList))
print(result)
在PizzaList = np.array([SwapTargets])[row_ind]
我收到錯誤IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1
作為測驗，如果我[SwapTargets]用["A,"B","C","D","E"]in替換，PizzaList = np.array([SwapTargets])[row_ind]我不會出錯，但不明白為什么我的 5 個物件串列不起作用。
來自 python noobie 的 Thx
uj5u.com熱心網友回復：
你幾乎是在回答你自己的問題。您宣告SwapTargets 是 5 個 Pizza 物件的串列。這意味著它可以像這樣初始化：
SwapTargets = [pizza0, pizza1, pizza2, pizza3, pizza4, pizza5]
然后你在執行時說：
PizzaList = np.array(["A", "B", "C", "D", "E"])[row_ind]
作業，執行
PizzaList = np.array([SwapTargets])[row_ind]
才不是。要了解發生了什么，只需將 的初始化替換SwapTargets為識別符號，上述內容變為：
PizzaList = np.array([[pizza0, pizza1, pizza2, pizza3, pizza4, pizza5]])[row_ind]
看到雙嵌套括號了嗎？
這里發生的事情是您正在呼叫np.array()只有一個專案的串列（該專案本身是一個包含 5 個專案的串列）。在成功呼叫中，您呼叫了包含 5 個專案的串列的相同函式，這可能正是您想要的。
你想寫的實際上是：
PizzaList = np.array(SwapTargets)[row_ind]
（引數周圍沒有括號）。
uj5u.com熱心網友回復：
考慮以下之間的區別：
>>> numpy.array([1,2,3])
array([1, 2, 3])
和
>>> numpy.array([[1,2,3]])
array([[1, 2, 3]])
第一個是長度為 的向量3，第二個是維度為 的矩陣(1, 3)。您可以通過檢查shape兩者來看到：
>>> numpy.array([1,2,3]).shape
(3,)
>>> numpy.array([[1,2,3]]).shape
(1, 3)
np.array([SwapTargets])與上面的第二個示例相同。它的第一個維度是 length 1，因此索引0在第一個維度結束。你可能想要np.array(SwapTargets)。
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