我已經(jīng)開始使用 Tariq Rashid 的書來接觸 Python 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。按照所有步驟仔細閱讀并嘗試。有一次，我應(yīng)該測試一個方法，看它是否正確執(zhí)行。所以我做了什么，我使用 print 轉(zhuǎn)換了方法（該方法有一個返回值）?，F(xiàn)在我的問題是，它工作正常，但雖然輸出應(yīng)該是單個數(shù)組，但它們是 2 個具有不同值的數(shù)組。當我嘗試調(diào)試文件時，它也通過打印命令進行了 2 次，其中只有 1 次。我唯一的區(qū)別是，我將init用作主要類（來自 java），并且我將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建為其中的一個對象。還要提一下，如果我在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文件中執(zhí)行相同的程序，它工作正常。from src2.neuralNetwork import NeuralNetworknetwork = NeuralNetwork(3, 3, 3, 0.3)print(network.query([1.0, 0.5, -1.5]))這是 __init__.py 文件。import numpyimport scipy.specialclass 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那是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文件。感謝您的每一個回答。編輯：根據(jù)要求，輸出。它們不是隨機值的一致原因。這是從 __ init __ 文件打印時的輸出這是從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文件打印時的輸出