self.weights = [np.random.randn(y, x) for x, y in zip(sizes[:-1], sizes[1:])]用到了哪些Python指令或函数，请详细列举

这段代码中使用了以下 Python 的指令和函数：

1. `np.random.randn`: 这个函数是 NumPy 库中的随机数生成函数，可以用来生成一个给定形状的数组，其中每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的数值。

2. `zip`: 这个函数可以将多个列表或数组中对应元素按顺序组合成元组，返回一个可迭代的对象。在这段代码中，`zip(sizes[:-1], sizes[1:])` 将 `sizes` 列表中相邻的元素组合成了一个元组，其中第一个元素是 `sizes` 列表中的前一个元素，第二个元素是 `sizes` 列表中的后一个元素，这样就可以得到每层神经元个数的组合，即输入层和输出层之间的权重矩阵的形状。

3. 列表解析式: `self.weights = [np.random.randn(y, x) for x, y in zip(sizes[:-1], sizes[1:])]` 这个列表解析式是用来生成一个包含多个数组的列表的，其中每个数组对应于一层神经元之间的权重矩阵。在列表解析式中，`x` 和 `y` 分别用来表示相邻层神经元的个数，`sizes[:-1]` 代表了输入层到倒数第二层隐藏层之间的神经元个数，`sizes[1:]` 则代表了从第一层隐藏层到输出层之间的神经元个数，因此 `zip(sizes[:-1], sizes[1:])` 将这些相邻层神经元的个数组合成一一对应的元组，然后在列表解析式中使用 `np.random.randn(y, x)` 生成随机的权重矩阵，并将其作为一个元素添加到列表中。最终，`self.weights` 就是一个包含多个随机初始化的权重矩阵的列表。