如何使用Python编程实现BP（Back Propagation）算法来根据已知的初始权值计算并获取经过迭代调整后的权值？

在Python中实现BP（Back Propagation，反向传播）算法通常需要以下几个步骤：

1. **数据准备**：首先，你需要准备好训练数据集，包括输入特征和对应的标签。

2. **初始化权值**：创建随机权重矩阵用于神经网络的各个层，包括输入层、隐藏层和输出层。你可以用numpy等库的random函数生成随机数。

import numpy as np

input_nodes = ... # 输入节点数量
hidden_nodes = ... # 隐藏节点数量
output_nodes = ... # 输出节点数量
weights_input_hidden = np.random.rand(input_nodes, hidden_nodes)
weights_hidden_output = np.random.rand(hidden_nodes, output_nodes)

3. **前向传播**：对于每个训练样本，通过输入层到隐藏层再到输出层的计算，得到预测结果。

4. **误差计算**：计算实际输出和预测输出之间的差值，这通常是使用均方误差或交叉熵损失函数。

5. **反向传播**：从输出层开始，根据链式法则计算各层权重的梯度，然后更新这些权重。这涉及到计算每一层的delta（误差项）。

def bp_step(inputs, targets, weights):
    ...
    # 这里省略了具体的计算细节，包括激活函数、偏置处理和误差传递
    ...
    # 更新权重
    weights_hidden_output -= learning_rate * delta_hidden_output
    weights_input_hidden -= learning_rate * delta_input_hidden

6. **循环迭代**：对所有训练样本重复上述过程，每次迭代后都调整权重，直到达到预设的停止条件，如达到最大迭代次数或损失下降足够小。

7. **评估模型**：在训练完成后，用测试集评估模型性能。

这是一个基本的框架，实际实现中还需要考虑一些额外的因素，例如批量处理、正则化、学习率衰减等。如果你想要更详细的代码示例，可以参考机器学习库如TensorFlow或PyTorch的文档。