編寫一個名為 randomization 的函數，該函數將正整數 n 作為輸入，并返回 A，即隨機 n x 1 numpy 數組。以下是我所擁有的，但它不起作用。import numpy as npdef randomization(n): if n>0 and n==int: A=np.random.random([n, 1]) print(A)x=int(input("enter a positive number: "))r=randomization(x)print(r)如果我運行這個，我會收到一條消息，說“賦值前引用了局部變量'A'”。
4 回答
弒天下
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除了chepner所說的之外，np.random.rand期望維度作為參數而不是列表。也就是說，您應該使用 A=np.random.rand（n， 1）。請注意，這將返回均勻分布的隨機向量。此外，函數不返回任何值。use - 在末尾返回 A。
慕尼黑8549860
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首先，將始終為假，因為不是類型。請改用。n == intnintisinstance(n, int)
因此，永遠不會被分配，但隨后您調用就好像它被分配了一樣。Aprint(A)
江戶川亂折騰
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我認為你正在尋找的是這樣的東西。必須定義函數，將 A 設置為隨機矩陣 nx1，然后在定義中返回值 A。
A = np.random.random([n,1]) return A
不負相思意
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嘗試使用這個。請確保您的縮進正確無誤：
def operations(h,w):
"""
Takes two inputs, h and w, and makes two Numpy arrays A and B of size
h x w, and returns A, B, and s, the sum of A and B.
Arg:
h - an integer describing the height of A and B
w - an integer describing the width of A and B
Returns (in this order):
A - a randomly-generated h x w Numpy array.
B - a randomly-generated h x w Numpy array.
s - the sum of A and B.
"""
A = np.random.random([h,w])
B = np.random.random([h,w])
s = A + B
return A,B,s
A,B,s = operations(3,4)
assert(A.shape == B.shape == s.shape)*
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