生成mxn随机矩阵时遇int()参数错误的原因及解决方法

你碰到的这个错误根源很明确——你的类初始化方法里的赋值语句写错了，导致self.mSize和self.nSize被意外赋值成了元组，而非你期望的单个数值。

问题出在哪？ #

看你__init__方法里的这一行：

self.mSize=mSize, self.nSize=nSize

在Python中，逗号是用来创建元组的语法。这行代码会被解析为：

self.mSize = (mSize, self.nSize=nSize)

也就是说，你把一个包含两个元素的元组赋值给了self.mSize，而self.nSize根本没有被正确初始化（它被打包进了self.mSize的元组里）。当你后续执行int(param.mSize)时，自然会报错——因为你试图把一个元组转换成整数，这显然不符合int()的参数要求。

怎么修复？ #

只需要把初始化方法里的赋值语句改成规范的形式即可，有两种常见写法：

1. 分成两行赋值（推荐，可读性更高）：

def __init__(self, mSize, nSize ):
    self.mSize = mSize
    self.nSize = nSize

2. 用分号分隔同一条语句（不推荐，但可以正常工作）：

def __init__(self, mSize, nSize ):
    self.mSize = mSize; self.nSize = nSize

另外，还有一个小细节可以优化：你的RMatrix方法用了param作为第一个参数，虽然加了断言验证类型，但按照Python类实例方法的惯例，应该用self作为第一个参数，这样代码更符合规范，可读性也更好。修复后的完整代码如下：

import numpy as np

class MP:
    def __init__(self, mSize, nSize ):
        self.mSize = mSize
        self.nSize = nSize
    def RMatrix(self):
        m = int(self.mSize)
        n = int(self.nSize)
        A = np.random.rand(m,n)
        return np.matrix(A)

这样修改后，self.mSize和self.nSize就会是你传入的单个数值（或可转换为整数的类型），不会再出现元组类型的错误了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CuriousPython