Python，打印执行了两次

Question

我已经开始使用 Tariq Rashid 的书来接触 Python 和神经网络。按照所有步骤仔细阅读并尝试。有一次，我应该测试一个方法，看它是否正确执行。所以我做了什么，我使用 print 转换了方法（该方法有一个返回值）。现在我的问题是，它工作正常，但虽然输出应该是单个数组，但它们是 2 个具有不同值的数组。当我尝试调试文件时，它也通过打印命令进行了 2 次，其中只有 1 次。

我唯一的区别是，我将init用作主要类（来自 java），并且我将神经网络创建为其中的一个对象。

还要提一下，如果我在神经网络文件中执行相同的程序，它工作正常。

from src2.neuralNetwork import NeuralNetwork

network = NeuralNetwork(3, 3, 3, 0.3)

print(network.query([1.0, 0.5, -1.5]))

这是 __init__.py 文件。

import numpy

import scipy.special

class NeuralNetwork:

    def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate):

        self.inodes = inputnodes

        self.hnodes = hiddennodes

        self.onodes = outputnodes

        self.lr = learningrate

        self.wih = (numpy.random.rand(self.hnodes, self.inodes) - 0.5)

        self.who = (numpy.random.rand(self.onodes, self.hnodes) - 0.5)

        self.activation_function = lambda x: scipy.special.expit(x)

        pass

    def train(self):

        pass

    def query(self, inputs_list):

        inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T

        hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)

        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)

        final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)

        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)

        return final_outputs

那是神经网络的文件。

感谢您的每一个回答。

编辑：根据要求，输出。它们不是随机值的一致原因。

这是从 __ init __ 文件打印时的输出

这是从神经网络文件打印时的输出

Answer 1

我用了两个文件来测试这个。这是每个的代码。测试初始化文件import numpyimport scipy.specialclass NeuralNetwork:    def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate):        self.reset(inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate)        self.inodes = inputnodes        self.hnodes = hiddennodes        self.onodes = outputnodes        self.lr = learningrate        self.wih = (numpy.random.rand(self.hnodes, self.inodes) - 0.5)        self.who = (numpy.random.rand(self.onodes, self.hnodes) - 0.5)        self.activation_function = lambda x: scipy.special.expit(x)                    pass    def reset(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate):        self.inodes = inputnodes        self.hnodes = hiddennodes        self.onodes = outputnodes        self.lr = learningrate        self.wih = (numpy.random.rand(self.hnodes, self.inodes) - 0.5)        self.who = (numpy.random.rand(self.onodes, self.hnodes) - 0.5)    def train(self):        pass    def query(self, inputs_list):        inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T        hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)        final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)        return final_outputsnetwork = NeuralNetwork(3, 3, 3, 0.3)print(network.query([1.0, 0.5, -1.6]))并导入class.pyfrom testinit import NeuralNetwork #only consists of this line问题似乎是当您在原始文件中定义网络并执行打印命令，然后将该文件导入新文件“importingclass.py”时，即使没有代码，importingclass.py 也会执行打印命令在原始的“testinit.py”文件中定义。您可以使用我提供的文件代码自行尝试，如果您使用给定的“testinit.py”，您将看到执行“importingclass.py”文件将打印一次而没有代码。在任一文件中只有一个打印命令实例将只产生一个打印输出，而在两个文件中都有一个打印命令实例（总共两个）将产生两个输出。这是我得出的结论。这是我对 init 文件的输出（条件是导入类的文件中没有打印命令）因此，解决方案是不实例化一个对象并将其打印在您打算导入的 init 文件中，因为该对象将在导入中创建并打印一次，并使用导入从文件中打印一次（我相信 Python 贯穿于导入文件的行一次）。