Не понимаю эту IndexError, используя numpy

np.size() без оси дает вам общее количество элементов в матрице. Таким образом, ваши range() будут меняться от 0 до 8, а не от 0 до 2.

Вам не нужно использовать np.size() или np.shape() в этом отношении; эти функции больше даже не перечислены в документации. Просто используйте атрибут матрицы .shape:

y = np.zeros(x.shape)

for i in range(x.shape[0]):
    for j in range(x.shape[1]):

Есть лучшие способы производства продукции. Вы можете использовать:

def symmetrize(x):
    return x + x.T - np.diag(x.diagonal())

вместо. x.T — это матрица транспонированный, поэтому строки и столбцы поменялись местами. x + x.T представляет собой сумму исходной матрицы и матрицы транспонирования, поэтому числа на диагонали удваиваются. x.diagonal() — это массив только тех чисел по диагонали, которые можно вычесть после того, как вы создали матрицу этих чисел по диагонали, что и делает для вас np.diag().

Вы неправильно используете np.size(), он не говорит вам, сколько строк или столбцов в вашем списке, а количество элементов в массиве, в вашем случае - 9. Вы можете использовать форму своего списка следующим образом:

def symmetrize(x):

    ## The symmetrized matrix that is returned
    y = np.zeros(np.shape(x))

    ## For loop for each element (i,j) in the matrix
    for i in range(x.shape[0]):
        for j in range(x.shape[1]):
            if i == j:
                y[i,j] = x[i,j]
            else:
                y[i,j] = x[i,j] + x[j,i]
    return y