import numpy as np import cProfile # 定义计算矩阵逆矩阵的函数 def inv(matrix): # 实现逆矩阵计算的代码 ... # 生成10000个随机矩阵 matrices = [np.random.rand(10, 10) for i in range(10000)] # 定义列表用于保存计数器值 counts = [] # 对每个矩阵进行调试，并将计数器值添加到列表中 for matrix in matrices: count = 0 cProfile.run('inv(matrix)') counts.append(count) # 计算平均操作次数 avg_count = sum(counts) / len(counts) print(avg_count)

这段代码中的问题是，`count` 变量在函数中被定义，但却没有在函数中被修改。因此，无论函数执行多少次，`count` 的值始终为 0。因此，`counts` 列表中的所有元素均为 0。要解决这个问题，我们可以使用 Python 中的 `global` 关键字将 `count` 变量声明为全局变量，并在函数中修改它的值。修改后的代码如下：

import numpy as np
import cProfile

# 定义计算矩阵逆矩阵的函数
def inv(matrix):
    global count
    count += 1
    # 实现逆矩阵计算的代码
    ...

# 生成10000个随机矩阵
matrices = [np.random.rand(10, 10) for i in range(10000)]

# 定义列表用于保存计数器值
counts = []

# 对每个矩阵进行调试，并将计数器值添加到列表中
for matrix in matrices:
    global count
    count = 0
    cProfile.run('inv(matrix)')
    counts.append(count)

# 计算平均操作次数
avg_count = sum(counts) / len(counts)
print(avg_count)

在修改后的代码中，我们使用 `global` 关键字将 `count` 变量声明为全局变量，并在函数内部对其进行修改。在每次计算前，我们都将 `count` 变量的值重置为 0。这样，我们就可以正确地计算每个矩阵的操作次数，并计算其平均值。