Python 实现感知器功能，得到TypeError:'；int对象不可下标'；

我目前正在尝试用python手动实现单层感知器，遇到了以下错误，但不理解原因

这是我的代码和我使用的数据集

def predict(inVec, initWeights, bias):
    activation = bias;
    for i in range(len(inVec) - 1):
        activation += (initWeights[i] * inVec[i])
    return 1.0 if activation >= 0.0 else 0.0 

def updateWeights(inVec, weights, bias, learningRate):
    for row in inVec:
        target = row[-1]
        prediction = predict(row, weights, bias)
        error = target - prediction
        bias = bias + (learningRate*error)
        for i in range(len(row) -1):
            weights[i] = weights[i] + (learningRate*error) * row[i]
    return weights

以下是一个示例数据集：

dataset = [[10, 64.0277609352, 0], [15, 0.0383577812151, 0],[20, 22.15708796, 0],[25, 94.4005135336, 1],[30, 3.8228541672, 0],[35, 62.4202896763, 1]]

下面是函数的参数：

bias = 0
weights = [0,0]
learningRate = 0.01

我希望执行以下函数：

print（updateWeights（数据集、偏差、权重、学习率））

但我一直收到一个错误：

TypeError:“int”对象不可下标

，它指向predict函数的激活更新部分。这对我来说很奇怪，因为在updatewights函数之外单独使用该函数不会导致错误。有人对此有想法吗

以下是完整的堆栈跟踪：

Traceback (most recent call last):
 File "/Users/x/Documents/workspace/Machine Learning/Perceptron/perceptron.py", line 53, in <module>
    print(updateWeights(dataset, bias, weights, learningRate))
  File "/Users/x/Documents/workspace/Machine Learning/Perceptron/perceptron.py", line 24, in updateWeights
    prediction = predict(row, weights, bias)
  File "/Users/x/Documents/workspace/Machine Learning/Perceptron/perceptron.py", line 17, in predict
    activation += (initWeights[i] * inVec[i])
TypeError: 'int' object is not subscriptable

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/Users/x/Documents/workspace/Machine Learning/Perceptron/Perceptron.py”，第53行，在
打印（更新权重（数据集、偏差、权重、学习率））
文件“/Users/x/Documents/workspace/Machine Learning/Perceptron/Perceptron.py”，第24行，在updateWeights中
预测=预测（行、权重、偏差）
文件“/Users/x/Documents/workspace/Machine Learning/Perceptron/Perceptron.py”，预测中第17行
激活+=（初始权重[i]*inVec[i]）
TypeError:“int”对象不可下标

发布完整的堆栈跟踪。但是很明显，您正在迭代

int

s中的某个iterable，然后尝试索引

int

，这会抛出错误。@juanpa.arrivillaga我刚刚添加了完整堆栈跟踪，对此表示抱歉。

打印（updatewights（dataset，bias，weights，learningRate））

与您的函数def不同。偏移和权重是交换的。这也会导致predict中的错误用法。@sascha谢谢，解决了这个问题。