Python 遍历列表时索引超出范围

我写了一个机器学习算法，它工作得很好，现在我必须对列表中的所有项进行迭代，以生成一个0.01到1.00之间的相似性标记。这是密码

    temp[]
    start_node = 0
    end_node = 0
    length = len(temp)
    for start_node in range(length):
        doc1 = nlp(temp[start_node])
        for end_node in range(++start_node, length):
            doc2 = nlp(temp[end_node])
            similar = doc1.similarity(doc2)
            exp_value = float(0.85)
            if similar == 1.0:
                print("Exact match", similar, temp[end_node], "---------||---------",  temp[start_node])
            elif 0.96 < similar < 0.99:
                print("possible match", similar, temp[end_node], "---------||---------", temp[start_node])
                temp.remove(temp[end_node])

我尝试创建另一个重复列表，并从该列表中删除类似的项目

final_items = temp
start_node = 0
end_node = 0
length = len(temp)
for start_node in range(length):
    doc1 = nlp(temp[start_node])
    for end_node in range(++start_node, length):
        doc2 = nlp(temp[end_node])
        similar = doc1.similarity(doc2)
        exp_value = float(0.85)
        if similar == 1.0:
            print("Exact match", similar, temp[end_node], "---------||---------",  temp[start_node])
        elif 0.96 < similar < 0.99:
            print("possible match", similar, temp[end_node], "---------||---------", temp[start_node])
            final_items.remove(temp[end_node])

final_items=temp
开始节点=0
结束节点=0
长度=长度（温度）
对于范围内的起始节点（长度）：
doc1=nlp（临时[启动节点]）
对于范围内的结束节点（++开始节点，长度）：
doc2=nlp（临时[结束节点]）
相似性=doc1.相似性（doc2）
exp_值=浮动（0.85）
如果相似==1.0：
打印（“精确匹配”，类似，临时[end|U节点]，“-----------||-----------”，临时[start|U节点]）
elif 0.96<相似<0.99：
打印（“可能匹配”，类似，临时[end|U节点]，“-----------||-----------”，临时[start|U节点]）
最终项目。删除（临时[结束节点]）

---

但是当我从另一个列表中删除元素时，仍然得到了超出范围的相同列表索引，而我甚至没有进行迭代。

我想你的问题就在这里

temp.remove(temp[end_node])

您将删除

temp

列表中的项目，因此列表索引将超出范围

比如说，从

temp

开始，包含351项，即索引0到350

现在，脚本将删除

temp

列表中的一个（或多个）项。
突然间，

temp

列表将有350个项目，即索引0到349

但是，脚本仍然使用临时原始长度351进行迭代。
因此，当脚本到达最后一个迭代索引350时（如果删除了几个项，则更早），迭代将尝试获取一个不再存在的列表索引

doc1 = nlp(temp[350])

因为此时

temp

列表索引为0到349

也许最好有一份列表的附加副本进行修改，而不是修改您迭代的列表。
如果创建其他列表，请记住使用复制方法

final_items = temp.copy()

因为常规作业将保留对

temp

列表的引用。

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好的，

temp

在迭代时是空的。@Jan temp列表有351项，这里我只是作为列表引用。请在循环之前打印它，以确保它可能不包含您认为它包含的元素。@Jan我更新了结果列表，有351项检查成功完成了len（temp）有351个项目。是否有可能从列表中删除该项目，这样我们就不必再次重复使用同一项目，只保留原始项目。任何其他方式，因为我只想保留完全匹配的原始项，其余的是我想要删除的类似项，这样在迭代过程中它们就不会出现完全匹配。原因类似的项目在迭代中会与自身完全匹配。我尝试了上面的另一种可能的解决方案，但在我没有交互另一个列表时仍然出现索引错误。您必须使用copy方法创建新列表。否则，新列表将引用旧列表。即，更改新列表也将修改旧列表。

doc1 = nlp(temp[350])

final_items = temp.copy()