Unerwartete Ausgabe beim Drucken eines Arrays

Question

Ich versuche, das Minimum eines Arrays zu finden und es zu drucken. Einfach richtig? Scheinbar nicht. Mein Code:

array = generateAtoms(num) 
arrayPoints, vArraySum = moveMolecule(array, numSteps=steps) 
plotSetUp(arrayPoints) 
#print vArraySum 
print min(vArraySum), " kJ/mol is the minimum potential achieved" 

Ich erwarte meine Antwort im Bereich von -0,19. Wenn ich die obige Druckanweisung nicht drucke, beträgt meine Ausgabe ungefähr 9.000.000 kJ/mol. Wenn ich es drucke, ist meine Druckanweisung wie erwartet. Hier

ist ein Beispiel für vArraySum (wenn ich den Druck ausgeführt werden):

[88824.74221919772, 18198.301666484836, 3531.2537391848105, 3531.2537391848105, 
3531.2537391848105, 16.432760713742276, -0.09559319207145775, -0.09559319207145775, 
-0.19379982167330503, -0.19379982167330503, -0.19379982167330503, -0.19379982167330503, 
-0.19379982167330503, -0.19379982167330503, -0.19379982167330503, -0.19379982167330503, 
-0.19379982167330503, -0.19379982167330503, -0.19379982167330503, -0.19379982167330503] 

Wie wird meine Ausgabe zu ändern, wenn ich „beobachten“ (Drücken Sie verwenden)? Ich bin völlig am Ende. Hinzu kommt, dass die 9-Millionen-Zahl jedes Mal nicht die gleiche Zahl ist, sondern jedes Mal etwa 9 Millionen.

Edit2:

def moveMolecule(array, numSteps): 
# Moves molecules in random directions by adding random array 
# Will not move points if potential of system increases 
points = [] 
vArray = [] 
vArraySum = [] 
progress = 0 

points.append(array) 
for i in range(numSteps): 
    addArray = np.random.uniform(low=-0.2, high=0.2, size=(num,3)) 
    if sumV(np.add(array, addArray)) < sumV(array): 
     array = np.add(array, addArray) 
    else: 
     array = array 
    points.append(array) 
    vArray.append(vArrays(array)) 
    vArraySum.append(sumV(array)) 

    # Updates progress bar 
    progress = updateProgressBar(progress, i, numSteps) 

plotV(points, vArray) 

return points, vArraySum 

Edit3:

def functionV(r): 
# Function to calculate LJ potential 
return ((4 * _e) * (((_d/r) ** 12) - ((_d/r) ** 6))) 


def sumV(array): 
# Uses NN search to calculate sum of potential of system 
V = [] 

# Performs NN search to collect nearby radii 
points = NNSearchSetUp(array) 

radius = NNSearch(points) 

# Calculate potential for NNs 
for r in radius: 
    V.append(functionV(r)) 
return sum(V) 

Answer 1

es herausgefunden. vArraySum ist ein numpy Array. Muß nicht gut mit min spielen? Danke @ John. Werfen Sie das Array als Floats behoben das Problem