Python 为什么以下语法有效？我确实定义了函数层大小（），但没有定义函数层大小测试用例（）

为什么下面的python代码块可以工作？我确实定义了函数层大小（），但没有定义函数层大小测试用例（）

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首先，

返回

需要在函数

层大小

内。因此，正确地缩进代码。像这样：

def layer_sizes( X , Y ):

    n_x = X.shape[0]
    n_h = 4
    n_y = Y.shape[0]

    return n_x , n_h , n_y

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无论如何，我看不出你的代码可以工作。它只是有一个语法错误，我必须让你知道。如果你的意思是

返回值应该缩进到函数内部并弄糟，那么我仍然看不出你的代码有任何工作方式。您必须已经导入了一个具有函数
layer\u size\u test\u case（）
的模块，或者您可能在发布的这段代码之上的某个地方定义了此函数，但您以后一定忘记了它。如果你能提供更多的信息，我可以编辑我的答案给你更多的支持
 此代码之所以有效，是因为：

首先，我假设您是在Andrew Ng的deeplearning（平面数据分类）的第3周遇到这段代码的

检查导入语句：

from testCases_v2 import *

这行代码导入上述功能：

def layer_sizes_test_case():
   np.random.seed(1)
   X_assess = np.random.randn(5, 3)
   Y_assess = np.random.randn(2, 3)
   return X_assess, Y_assess

点击所提到的functions.py文件的Github链接：
这不是我的。此处发布用于教育目的。
您是否导入了任何模块？函数
layer\u size\u test\u case（）
可能是从另一个模块导入的，这就是代码工作的原因。您发布的代码与您描述的不一样。请发布一个。是的，这是我的一个模块。基本上，我认为如果你想使用模块中的函数，你必须在函数之前提到模块的名称。
def layer_sizes_test_case():
   np.random.seed(1)
   X_assess = np.random.randn(5, 3)
   Y_assess = np.random.randn(2, 3)
   return X_assess, Y_assess