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我有一個for循環，在第一次迭代之後返回零。我把它打印出來，所以我知道它實際上循環着，但由於某種原因，它似乎並沒有在第一次迭代之後調用我的函數new_lattice。Python for循環在第一次迭代後停止工作
N=[4,8,16,20,25]
for i,j in enumerate(N):
print(i)
init_lattice=np.ones((j,j))
#new_lattice is a function that returns multiple lists
data=new_lattice(init_lattice,j)
print (data[1])
打印應該打印出由函數返回的列表中的一個，但除了第一次迭代列表中的所有元素都爲零。如果我用N =任何值調用循環外的函數，那麼元素不是零，所以它似乎是循環，這是問題。我有另一個Python文件具有完全相同的循環，但是這個工作，所以我不明白爲什麼不這樣做！
以下是完整的代碼，包括功能：
import numpy as np
from numpy import random as rn
import matplotlib.pyplot as plt
temp1= np.arange(2.0, 3.0, 0.1)
temp=enumerate(temp1)
number_of_sweeps=200
eqm_sweeps=50
def new_lattice(lattice,L):
delta_E=np.zeros((L,L))
mag=np.zeros(number_of_sweeps)
mag1=np.zeros(len(temp1))
mag2=np.zeros(len(temp1))
mag4=np.zeros(len(temp1))
for n, T in temp:
for sweep in range(number_of_sweeps+eqm_sweeps):
for i in range(L):
for j in range(L):
Si=lattice[i,j]
sum_Sj=lattice[i,(j+1)%L]+lattice[(i+1)%L,j]+lattice[i,(j-1)%L]+lattice[(i-1)%L,j]
delta_E[i,j]=2*Si*sum_Sj
if delta_E[i,j] > 0.0 and rn.random() < np.exp(-1*delta_E[i,j]/(T)):
lattice[i,j] *= -1
elif delta_E[i,j] <= 0.0:
lattice[i,j] *= -1
if sweep>=eqm_sweeps:
mag[sweep-eqm_sweeps]=abs(np.sum(lattice))
mag1[n]=np.sum(mag)/number_of_sweeps
mag2[n]=np.sum(mag**2)/((L**2)*number_of_sweeps)
mag4[n]=np.sum(mag**4)/((L**2)*number_of_sweeps)
return mag1, mag2,mag4,lattice
該代碼使用Metropolis算法模擬伊辛模型。 輸出看起來像：
0
[ 3323.37 3225.43 2912.865 2740.01 2392.66 2266.455 1964.165
1804.22 1595.68 1317.135]
1
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
2
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
3
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
4
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
但我希望最後4只列出了有非零元素。
我們沒有你的'new_lattice'功能，所以這不是一個可覈查的，完整的例子。請提供*足夠的*代碼來重現您的錯誤。 –
和預期的輸出也會很好 – Guillaume
您可以在'new_lattice'中添加一個'print'調用來查看它是否真正進入那裏。 – CristiFati