TypeError:“float”对象在定义的函数中没有属性“\uu getitem”

Question

我收到这个错误信息 TypeError:“float”对象没有属性“getitem” 在我以前的模型中，同样的策略运行得很好， 所以我不知道有什么区别。你知道吗

r = 0.8 
K1 = 100 
K2 = 50 
q = 1 
E = r 
l = 0.5 
d = 100. 
b1 = 0.05 
b2 = 0.05 
p = 50. 
c = 300. 

i = np.arange(0.,1.01,0.01)
OUTX = np.zeros(i.shape[0])

def I_test(r, K1, K2, E, l, d, b1, b2, p, c, q):
    I= (1/b1*(d-p)) + ((K1- E*q*l/r)* E*q*l + (1/b1)* np.log(p/d)) + ((1-np.exp(-b2*E*q*(1-l)*(K2-E*q*(1-l)/r)/b2))) - c - c*E
    return I

for i in np.arange(0,i.shape[0]):
    I = I_test(r, K1, K2, E[i], l, d, b1, b2, p, c, q)
    OUTX[i]= I[i]

Answer 1

在我看来，最后一行应该是

OUTX[i]= I

Answer 2

对参数值进行分级。你知道吗

我自己找到了解决办法。第一行中的定义不允许我调用参数E，因此我必须从I>；E更改。在最后一行中，必须去掉I的索引，然后才能正确地进行计算（正如Julien所评论的）。你知道吗

E = np.arange(0.,1.0,0.1)
OUTX = np.zeros(E.shape[0])

def I_test(r, K1, K2, E, l, d, b1, b2, p, c, q):
    I= (1/b1*(d-p)) + ((K1- E*q*l/r)* E*q*l + (1/b1)* np.log(p/d)) + ((1-np.exp(-b2*E*q*(1-l)*(K2-E*q*(1-l)/r)/b2))) - c - c*E
    return I

for i in np.arange(0,E.shape[0]):
    I = I_test(r, K1, K2, E[i], l, d, b1, b2, p, c, q)
    OUTX[i]= I