Py 里边name random is not defined应该怎么解决

时间: 2023-08-25 22:07:43 浏览: 281
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解决vue项目报错webpackJsonp is not defined问题

star5星 · 资源好评率100%
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。
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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。...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

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...

NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_16600/3820907558.py in <module> ----> 1 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true,y_sore) NameError: name 'roc_curve' is not defined

label = np.random.randint(2, size=100) # 计算ROC曲线上的点 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(label, score) # 计算AUC roc_auc = auc(fpr, tpr) # 可视化ROC曲线 plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (AUC ...

NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_20004\2873698286.py in <module> 77 78 # 计算基因长度 ---> 79 gene_length = (input_layer_size * hidden_layer_size) + (output_layer_size * hidden_layer_size) + hidden_layer_size + output_layer_size 80 import numpy as np 81 import random NameError: name 'input_layer_size' is not defined

这个错误是因为在代码中使用了一个未定义的变量input_layer_size。请确保在使用变量之前进行正确的定义和赋值。 根据你提供的代码片段，你需要确保在计算gene_length之前定义了input_layer_size、hidden_...

Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\project\venv\demo.py", line 170, in <module> plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=kmeans.labels_) ^ NameError: name 'X' is not defined Process finished with exit code 1

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0) # 进行聚类分析 kmeans.fit(X) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=kmeans.labels_) plt.show() 你可以将这个示例代码复制到你的Python文件中，...

NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_16652\1472261139.py in 5 data = { 6 '日期': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-12-31', freq='D'), ----> 7 '销量': [int(x) for x in np.random.normal(loc=100, scale=20, size=365)] 8 } 9 df = pd.DataFrame(data) NameError: name 'np' is not defined

这个错误通常表示使用了一个未定义的变量或模块名。在这个具体的错误信息中，似乎是在使用 NumPy 包中的某个方法时出现了问题，因为 Python 找不到名为 np 的变量。可能的原因是你忘记了导入 NumPy 模块。...

NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_16012\2828509143.py in <module> 84 population = [] 85 for _ in range(population_size): ---> 86 individual = [random.randint(0, 1) for _ in range(gene_length)] 87 population.append(individual) 88 #其中，population_size 是种群的大小，gene_length 是基因长度。每个个体都是由 0 和 1 组成的基因序列， ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_16012\2828509143.py in (.0) 84 population = [] 85 for _ in range(population_size): ---> 86 individual = [random.randint(0, 1) for _ in range(gene_length)] 87 population.append(individual) 88 #其中，population_size 是种群的大小，gene_length 是基因长度。每个个体都是由 0 和 1 组成的基因序列， NameError: name 'random' is not defined

这样就可以解决 'random' 未定义的错误，并且可以使用 random 模块中的函数了。 修复后的代码应该如下所示： python import random # 计算基因长度 gene_length = (input_layer_size * hidden_layer_size) + ...

Traceback (most recent call last): File "D:/python study/untitled1/27.py", line 104, in <module> show_score(passed_pipes) # 显示分数 File "D:/python study/untitled1/27.py", line 64, in show_score score_text = score_font.render("Score: " + str(score), True, (255, 255, 255)) # 渲染分数文本 NameError: name 'score_font' is not defined

from random import randrange from time import sleep pygame.init() map_width = 284 map_height = 512 frame = 0 FPS = 60 bird = [40, map_height // 2 - 50] gravity = 0.2 velocity = 0 pipes = [[180, 4]]...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\yyj15\PycharmProjects\pythonProject\first\demo1.py", line 27, in <module> model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ NameError: name 'encoder_input_data' is not defined. Did you mean: 'encoder_inputs'?

解决这个问题，你需要定义这些变量并将它们传递给 model.fit() 函数。以下是一个可能的解决方案示例： python import tensorflow as tf import numpy as np # 定义模型参数 vocab_size = 10000 embedding_dim...

--------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_35052\149810365.py in <module> 9 10 # 进行网格搜索 ---> 11 grid_search = GridSearchCV(estimator, param_grid, cv=5) 12 grid_search.fit(data_tr_train, y_train) 13 NameError: name 'estimator' is not defined怎么改

estimator = RandomForestClassifier(random_state=42) # 定义参数网格 param_grid = { 'n_estimators': [100, 200, 300, 400, 500], 'max_depth': [10, 20, 30, 40], 'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2']...

Traceback (most recent call last): File "E:\Duzhuan\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-f50cabd6c39d>", line 1, in <module> runfile('C:\\Users\\zhangxiao\\Desktop\\Algorithm Integration\\d.py', wdir='C:\\Users\\zhangxiao\\Desktop\\Algorithm Integration') File "E:\Duzhuan\JetBrainsPyCharm 2023.1\PyCharm 2023.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "E:\Duzhuan\JetBrainsPyCharm 2023.1\PyCharm 2023.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration\d.py", line 126, in <module> main() File "C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration\d.py", line 109, in main particle_swarm(sensor_nodes) File "C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration\d.py", line 63, in particle_swarm if random.random() < pa: NameError: name 'pa' is not defined

正确的变量名应该是 population_size。以下是修正后的代码： python # 粒子群算法 def particle_swarm(sensor_nodes): max_iter = 100 # 最大迭代次数 population_size = 100 # 种群大小 c1 = 2 # 学习因子...

# -*- 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

更新库后，重新运行代码，应该就能解决这个问题了。如果问题仍然存在，请确保你的Anaconda环境和其他依赖库都是最新版本，并且与typing_extensions库兼容。如果问题仍然无法解决，请提供更多的上下文信息，以便我...
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