代码如下：

import numpy as np
class Perceptron(object):
    def __init__(self,eta=0.01,n_iter=2):
        self.eta=eta
        self.n_iter=n_iter
    def fit(self,x,y):
        self.w_=np.zeros(1+x.shape[1])
        self.errors_=[]
        for t in range(0,self.n_iter):
            errors=0
        for k,target in zip(x,y):
            update=self.eta * (target-self.predict(k))
            self.w_[1:]+=update * k
            self.w_[0]+=update
            errors+=np.where(update==0.0,1,-1)
            if errors > x.shape[0]:
                return (self.w_)
            else:
                self.errors_.append(errors)
    def net_input(self,x):
        return np.dot(x,self.w_[1:])+self.w_[0]
    def predict(self,x):
        return np.where(self.net_input(x)>0.0,-1,1)

P1=Perceptron()
x1 = [[0,1,2],[0,0,0]]
x2=np.array(x1)
print(x2)
y1=np.array([1,-1])
print(x2.shape)
L1=P1.fit(x2,y1)
print(L1)
print(x2)

谢谢大神，请求对代码进行指点修改，当前对于输入的数据，得到的返回权值是None，请问原因是什么，怎么修改，万分感谢！