Py 里边name random is not defined应该怎么解决

时间: 2023-08-25 11:07:43 浏览: 123
这个错误通常是因为你在代码中使用了`random`模块,但是你没有导入该模块。要解决这个问题,你需要在代码中添加以下导入语句: ```python import random ``` 如果你已经添加了这个导入语句,但仍然出现了这个错误,那么可能是因为你的代码中有语法错误或者其他错误,导致 Python 解释器无法正确识别你的导入语句。在这种情况下,你需要检查你的代码并修复错误。
相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\project\voice_assistant.py", line 2, in <module> print(randint(1,100)) NameError: name 'randint' is not defined

这个错误提示是因为程序中使用了 `randint` 函数,但是 Python 解释器并不认识它。这通常是因为你没有正确导入需要使用的模块或者函数。 如果你想使用 `randint` 函数,你需要在代码开头添加如下语句: ```python from random import randint ``` 这样就可以使用 `randint` 函数了。

Traceback (most recent call last): File "D:/pycharm/pythonProject1/moni 1.py", line 18, in <module> start_time = time.time() NameError: name 'time' is not defined

这个错误是因为代码中使用了`time`模块,但是没有导入该模块。为了解决这个问题,需要在代码的开头添加以下语句来导入`time`模块: ```python import time ``` 完整的代码如下: ```python import numpy as np import sys import time # 定义多项式计算函数 def poly_eval(x, coef): n = len(coef) res = coef[0] for i in range(1, n): res = res * x + coef[i] return res # 生成500个节点的多项式系数 poly_coef = np.random.randn(501) # 测试多项式计算时间和内存使用 x = np.random.rand() print("Testing polynomial evaluation with 500 nodes...") start_time = time.time() result = poly_eval(x, poly_coef) end_time = time.time() elapsed_time = end_time - start_time memory_usage = sys.getsizeof(poly_coef) / 1024 / 1024 print("Result:", result) print("Elapsed time:", elapsed_time, "seconds") print("Memory usage:", memory_usage, "MB") # 将500个节点分为10个区域 n_regions = 10 region_size = 50 region_starts = np.arange(n_regions) * region_size region_ends = region_starts + region_size # 分区多项式计算函数 def region_poly_eval(x, region_coefs, region_starts): res = 0 for i in range(len(region_coefs)): coef = region_coefs[i] start = region_starts[i] res += poly_eval(x**(start+1), coef) return res # 计算每个区域的多项式系数 region_coefs = [] for i in range(n_regions): region_coef = poly_coef[region_starts[i]:region_ends[i]+1] region_coefs.append(region_coef) # 测试分区多项式计算时间和内存使用 x = np.random.rand() print("Testing polynomial evaluation with 10 regions...") start_time = time.time() result = region_poly_eval(x, region_coefs, region_starts) end_time = time.time() elapsed_time = end_time - start_time memory_usage = sum([sys.getsizeof(coef) for coef in region_coefs]) / 1024 / 1024 print("Result:", result) print("Elapsed time:", elapsed_time, "seconds") print("Memory usage:", memory_usage, "MB") ``` 现在你可以运行这个代码了,它将计算多项式的值和运行时间,并比较将500个节点分区后的结果。

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# -*- coding: utf-8 -*- """ @author: zhang'xin'ge """ # 导入必要的库和数据 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('D:/MATLAB/data_test/0713_电子版更新.csv') # 将数据集拆分为训练集和测试集,并进行特征缩放: X = data.drop(['体质类型'], axis=1).values y = data['体质类型'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) #使用LSTM算法训练一个分类模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(X_train_scaled.shape[1], 1))) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(9, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 将训练集和测试集转换为LSTM模型需要的输入格式: X_train_lstm = X_train_scaled.reshape((X_train_scaled.shape[0], X_train_scaled.shape[1], 1)) X_test_lstm = X_test_scaled.reshape((X_test_scaled.shape[0], X_test_scaled.shape[1], 1)) # 使用训练集对模型进行训练: model.fit(X_train_lstm, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test_lstm, y_test)) # 使用训练好的模型对测试集进行预测,并计算准确率: y_pred = model.predict_classes(X_test_lstm) accuracy = (y_pred == y_test).mean() print('Accuracy:', accuracy) 出现以下报错,如何解决 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\typing_extensions.py", line 137, in _collect_type_vars 'TypedDict', NameError: name '_should_collect_from_parameters' is not defined

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