循环不会在ifelse循环中输入else部分

Question

问题:

我有一个3*3的转移矩阵和另一个3*1矩阵。把这两个相乘，我得到另一个3*1矩阵。我必须将新的3*1矩阵与原始的3*3矩阵相乘，这将得到另一个3*1矩阵。这必须持续，直到连续步骤中获得的3*1矩阵足够接近，或者如果完成10000次此类乘法（以先到者为准）。要查看它们是否足够接近，我有一个函数：

np.allclose（上一个，新的）#确定此过程是否必须继续或停止

previous_x表示之前的3*1矩阵，new_x表示当前的新3*1矩阵

最大步数=10000

为了进入else循环，下面代码中的“res”肯定会在10k步数结束之前的某个时间点变为“True”。但由于某些原因，它不会发生。你能帮我解决这个问题吗

[守则]

def random_walk(P,x_0,max_steps = 10000):


    n_steps = 0

    def matrix_mult(P,x_0,n_steps):
        x = np.dot(P,x_0)
        res = np.allclose(x_0,x)
        n_steps = n_steps+1
        return x,res,n_steps

    x,res,n_steps = matrix_mult(P,x_0,n_steps)
    print(res)
    for i in range(max_steps-1):
        if(res==False):
            print('h')
            x_0 = x
            x=np.dot(P,x_0)
        else:
            print('g')
            x_0 = x
            x,res,n_steps = matrix_mult(P,x_0,n_steps)
            n_steps =i






    return x, n_steps
random_walk(np.array([[0,1,0.5],[1,0,0],[0,0,0.5]]),np.array([1,0,0]),max_steps = 10000)

Answer 1

我认为约特比的回答暗示了这一点，但可以更明确地说：

您的代码卡在if/else的第一个分支中，因为一旦它进入，它就不会重新计算res。因此，如果res是False，它将始终保持False（并且您将继续执行第一个分支），直到达到循环限制

要解决这个问题，您可能需要在循环的每个迭代中重新计算res。我真的不明白你在用单独的matrix_mult函数做什么，但也许你需要每次都调用它。如果您发现乘法没有显著改变任何东西，那么您可能需要做的if更像是if res: break提前退出循环。其他一切都应该无条件地在每次迭代中发生

Answer 2

你的乘法运算

P= np.array([[0,1,0.5],[1,0,0],[0,0,0.5]])
x_0= np.array([1,0,0])
x= np.dot(P,x_0)

收益率：

np.array([0., 1., 0.])

因此np.allclose(x, x_0)将返回False，并且else分支永远不会执行，因为唯一可以更改res的位置是在循环之前和else分支中（只有在循环之前的函数调用求值为res== True时才能访问）

顺便说一句：尽量避免使用== True/False比较布尔值。而是使用is True/False。如果您想了解更多关于此的信息，请read this post