def sum(n): a = list() a[0] = 0 a[1] = 1 a[2] = 2 if n <= 2: return a[n] Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled2/1.py", line 13, in <module> print(sum(5)) File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled2/1.py", line 3, in sum a[0] = 0 IndexError: list assignment index out of range else: for i in range(3, n+1): a[i] = a[i - 1] + a[i - 2] return a[n] print(sum(5))

这是一个关于 Python 代码的问题，根据代码分析，出现了列表索引越界的错误。可能是因为在列表 a 中没有足够的元素，导致在对 a 中的元素进行赋值时出现了错误。建议检查代码中对列表 a 的初始化和赋值是否正确。

相关问题

def imulti(n): sum =1 for i in n: sum*=i return sum

这是一个计算列表元素乘积的函数。它的参数n应该是一个列表，函数将遍历列表中的每个元素，将它们相乘，并返回结果。但是这个函数有一些问题，比如没有对参数进行类型检查，如果参数不是列表会出错。另外，在函数内部使用了内置函数sum作为变量名，这是不好的编程习惯，容易导致错误。下面是一个更好的实现：

def imulti(n):
    if not isinstance(n, list):
        raise TypeError("参数必须是列表")
    product = 1
    for item in n:
        product *= item
    return product

这个函数会先检查参数是否为列表，如果不是则抛出类型错误。然后遍历列表中的每个元素，将它们相乘，并返回结果。

def optaa(self, aa): codons = list(self.codonprob[aa].keys()) newcodon = "" while not newcodon: if len(codons) == 1: newcodon = codons[0] else: probs = np.array([self.codonprob[aa][c][0] for c in codons]) probs = probs / np.sum(probs) action = np.random.choice(codons, p=probs) if self.codonprob[aa][action][1] == True: newcodon = action elif self.codonprob[aa][action][1] == False: codons.remove(action) else: if np.random.uniform() <= 0.5: newcodon = action else: codons.remove(action) return newcodon

这段代码是TissueOptimizer类中的一个方法，名为optaa，作用是优化给定氨基酸aa的密码子。

具体来说，这个方法首先根据给定的氨基酸aa调用前面提到的代码行获取所有该氨基酸对应的密码子，存储在列表codons中。

然后，在一个while循环中，方法会依次对每个密码子进行处理，直到找到一个符合条件的密码子为止。具体处理方式如下：

- 如果codons列表中只有一个密码子，则直接选取该密码子作为新的密码子newcodon。

- 如果codons列表中有多个密码子，则先计算每个密码子的概率，然后根据概率随机选择一个密码子action。

- 如果选中的密码子action在codonprob字典中对应的值为True，则将该密码子作为新的密码子newcodon。

- 如果选中的密码子action在codonprob字典中对应的值为False，则将该密码子从codons列表中移除。

- 如果选中的密码子action在codonprob字典中对应的值为其他值，则以一定概率选择该密码子作为新的密码子newcodon，或者将该密码子从codons列表中移除。

最后，当找到符合条件的密码子newcodon后，该方法会将其返回。

总的来说，optaa方法是TissueOptimizer类中的一个重要方法，用于优化组织中各种氨基酸的密码子，以达到更好的生物学效果。