Python значения x matplotlib удваиваются, и дополнительные строки показывают

Question

Это для сглаживания пути al go на Udacity AI для робототехники, с помощью градиентного спуска сглаживается путь, по которому проходит робот.
Это тест 5, урок 15.

Но Когда я пытаюсь построить путь итеративно, чтобы увидеть, как GD корректирует путь на каждой итерации, значения x удваиваются, и я получаю дополнительную строку, я только пытаюсь построить newpath, а не старую.

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
# -----------
# User Instructions
#
# Define a function smooth that takes a path as its input
# (with optional parameters for weight_data, weight_smooth,
# and tolerance) and returns a smooth path. The first and 
# last points should remain unchanged.
#
# Smoothing should be implemented by iteratively updating
# each entry in newpath until some desired level of accuracy
# is reached. The update should be done according to the
# gradient descent equations given in the instructor's note
# below (the equations given in the video are not quite 
# correct).
# -----------

from copy import deepcopy

# thank you to EnTerr for posting this on our discussion forum
def printpaths(path,newpath):
    for old,new in zip(path,newpath):
        print('['+ ', '.join('%.3f'%x for x in old) + \
               '] -> ['+ ', '.join('%.3f'%x for x in new) +']')

#for plotting
fig = plt.figure
#ax = plt.axes()
plt.gca().invert_yaxis()

# Don't modify path inside your function.
path = [[0, 0],
        [0, 1],
        [0, 2],
        [1, 2],
        [2, 2],
        [3, 2],
        [4, 2],
        [4, 3],
        [4, 4]]

def smooth(path, weight_data = 0.5, weight_smooth = 0.1, tolerance = 0.000001):

    # Make a deep copy of path into newpath
    newpath = deepcopy(path)

    change = tolerance
    count = 0

    print("before\n")
    printpaths(path, newpath)
    plt.gca().invert_yaxis()
    plt.plot(path)
    plt.show()
    while(change >= tolerance):
        change = 0.0
        for i in range(1,len(path)-1,1):
            for j in range(len(path[0])):
                newpath_before = newpath[i][j]
                newpath[i][j] += weight_data * (path[i][j] - newpath[i][j]) + weight_smooth * (newpath[i-1][j]
                                        + newpath[i+1][j] - 2.0 * newpath[i][j])


                change += abs(newpath_before - newpath[i][j])

        print("change: {}\n".format(change))
        print("\ncount: {}\n".format(count))
        printpaths(path, newpath)
        print("\n")
        plt.gca().invert_yaxis()
        plt.plot(newpath)
        plt.show()
        count +=1
    return newpath # Leave this line for the grader!

printpaths(path,smooth(path))

Координаты представлены в формате (y, x), поэтому я переворачиваю ось, но все равно значения x находятся в диапазоне от 0 до 4, а не от 0 до 8.