Python错误：'；numpy.float64'；对象没有属性'；追加'；

我正在尝试运行一个模拟，其中我执行以下操作：

从0到1之间的均匀分布中随机抽取2000个样本

计算任何样本与之前选择的样本之间的差值du

使用该差值计算r=EXP（-a*du）

将另一个随机样本z与r的计算值进行比较

创建一个r>z的随机样本列表，并丢弃所有其他样本

重复此过程，直到2000个样品被“接受”

以下是我到目前为止的情况。运行此代码时，我收到错误消息“'numpy.float64'对象没有属性'append'”。关于如何解决这个问题有什么想法吗

import numpy as np                                                          
import matplotlib.pyplot as plt                                             
import math                                                                 

NP=np.random.uniform(0,1,size=(2000,))                                      
a=np.linspace(0.1,2,num=20)                                                 

for i in range(len(a)):                                                     
    dr = []                                                                 
    du = []                                                                 
    for j in range(1999):                                                   
        du=N[j+1]-N[j]                                                      
        r=math.exp(-a[i]*du)                                                
        z=np.random.uniform(0,1)                                            
        if r>z:                                                             
            du.append(N[j+1])                                               
            dr.append(r)

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请注意，因为您没有提供任何代码，所以我将向您展示的代码不是为您准备的，而是我使用过的代码，听起来您可以很容易地适应您的需要

 # this will simulate 1000 different combinations of my portfolio
    for x in range(1000):
        weights = np.random.random(len(tickers))
        weights /= np.sum(weights)
        portfolio_returns.append(np.sum(weights * log_returns.mean()) * 250)
        portfolio_volatilities.append(np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(log_returns.cov() * 250, weights))))

这段代码所做的是短1000倍，它为我的数据点创建随机数和权重，然后添加结果。代码不会是统一的，因为它是随机的，但是如果你真的想要统一，你可以简单地逐步增加。然而，我不认为你想要统一的，而是一个足够大的样本量，不让它被异常值抛弃

比较结果的方法是这样的

simple_return = (mydata / mydata.shift(1)) - 1

比较随机样本应该是非常直截了当的，所以如果你真的需要帮助，请跟进。使用numpy阵列，您还可以根据条件筛选/删除项目

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很抱歉，如果这些没有完全满足您的要求，但它应该会让您朝着正确的方向前进。

您使用相同的变量名，

du

，用于两个不同的概念（用于所有有效的

du

值的容器，以及每次迭代的每个

du

值的容器）

将您的代码更改为

du_values=[]

和

du_values.append（N[j+1]）

，它应该可以工作

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另一方面，代码中似乎有一个输入错误-您将原始数组定义为

NP

，但后来将其称为

N

您需要在代码中存储所有du吗？现在你将du改写为一个数字，而不是将其保留为一个列表。我不需要存储它们，不。我只想打印一个列表，列出N中的每个随机样本，这些样本产生的du值满足r>z。请在帖子中以文本形式提供代码，而不是图像。@MarcusLim我修复了它。很抱歉，我是新手欢迎来到Stackoverflow.com！虽然你的帖子中有一个合理的问题，但它肯定与整个模拟无关。请把你的剧本剪下来准备。是的，这解决了我的问题。谢谢你的帮助@如果有帮助，请接受我的回答；谢谢