TypeError:“numpy.float64”对象不支持项分配类似代码，出现错误

Question

我正在写一个分子动力学代码，为此我有一个计算粒子间作用力的函数：保守力、随机力和耗散力。保守力是成对的力，这意味着我有一个双环来计算它们。我想节省一些时间，并将随机力和耗散力的计算包括在双回路的其中一个回路中，如下所示：

fr = np.zeros((npart, dim))
fd = np.zeros((npart, dim))
fc = np.zeros((npart, dim))

for i in range(npart-1):

    for d in range(dim):
        # dissipative and random forces
        fd[i, d] = -gamma * v[i, d]
        fr[i, d] = noise/np.sqrt(dt) * np.random.normal()

    for j in range(i+1, npart):

        # conservative force for particle i
        fc[i, 0] = fc[i, 0] + (dX/r2) * fr
        fc[i, 1] = fc[i, 1] + (dY/r2) * fr
        fc[i, 2] = fc[i, 2] + (dZ/r2) * fr

        # conservative force for particle j (action-reaction)
        fc[j, 0] = fc[j, 0] - (dX/r2) * fr
        fc[j, 1] = fc[j, 1] - (dY/r2) * fr
        fc[j, 2] = fc[j, 2] - (dZ/r2) * fr

这里伽马、噪声和dt是常数。我得到以下错误：

    fr[i, d] = noise/np.sqrt(dt)*np.random.normal()
TypeError: 'numpy.float64' object does not support item assignment

然而，如果我计算外部独立回路中的随机力和耗散力，误差就会消失：

for i in range(npart):
    for d in range(dim):
        fd[i, d] = -gamma * v[i, d]
        fr[i, d] = noise/np.sqrt(dt) * np.random.normal()

两种计算方法的区别是什么？为什么在单独的循环中进行计算时没有错误

Answer 1

已解决：正如@micric指出的，第二个循环中有一个名为“fr”的变量，它是float类型的。我犯了对数组使用相同名称的错误。因此Python的抱怨