在python中有switch-case语句,Python中case

　　原因：

　　函数里用的是局部变量,从而函数调用结束后会被销毁。如果不声明是全局变量,那么就会报错：(注意灰色字体注释的地方)

　　定义load_data():从keras.datasets导入mnist #全局train_image，train_lable，test_image，test_lable (train_image，train_lable)，(test_image，test _ lable)=mnist。load _ data()print(训练数据个数：%d % len(train_image)) print(测试数据个数：% d % len(test_image))返回train _ image，train_lable，test_image，test _ labled ef image _ show(image):fig=PLT。GCF()fig . set _ size _ inches(2，2) plt.imshow(image，cmap= binary )PLT。show()load _ data()image _ show(train _ image[0])报错：

　　解决方法：

　　加上关键字：global

　　定义load_data():从keras.datasets导入手写数字识别全局train_image，train_lable，test_image，test_lable (train_image，train_lable)，(test_image，test _ lable)=mnist。load _ data()print(训练数据个数：%d % len(train_image)) print(测试数据个数：% d % len(test_image))返回train _ image，train_lable，test_image，test _ labled ef image _ show(image):fig=PLT。GCF()fig . set _ size _ inches(2，2) plt.imshow(image，cmap= binary )PLT。show()load _ data()image _ show(train _ image[0])搞定：

　　后来又遇到了问题：

　　定义load_data():从keras.datasets导入手写数字识别全局train_image，train_lable，test_image，test_lable (train_image，train_lable)，(test_image，test _ lable)=mnist。load _ data()print(训练数据个数：%d % len(train_image)) print(测试数据个数：%d % len(test_image))返回train_image，train_lable，test_image，test _ labled ef image _ show(image):fig=PLT。GCF()fig . set _ size _ inches(2，2) plt.imshow(image，cmap= binary )PLT。show()def data _ preprocessing():train _ image=train _ image。shape(60000，784)test _ image=test _ image。形状(10000，784) train_image=train_image报错：

　　我已经在def load_data()函数里声明了全局变量，为什么还有这个错误呢？

　　原因：

　　如果在函数内部设置变量的值，则大蟒会将其理解为使用该名称创建局部变量，此局部变量会掩盖全局变量。

　　解决：

　　可以通过将全局变量放入到需要用到的函数中，来明确表示它是全局变量。

　　修改def data_preprocessing():

　　def data _ preprocessing():全局train _ image，train_lable，test_image，test _ lable train _ image=train _ image。shape(60000，784)test _ image=test _ image。shape(10000，784)train _ image=train _ image。astype( float 32 )test _ image=test _ image。astype( float 32 )train _ image/=255 test _ image/=255 print(train _ image[0])搞定。

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