Python：打印的对象有类型但返回的对象是 NoneType？

如何解决Python：打印的对象有类型但返回的对象是 NoneType？

我有一个函数，它返回一个包含 NumPy 数组和列表的元组。在函数结束时，我打印出数组和列表，看起来都正确。然后我打印它们的类型，这些看起来也正确。但是当我返回它们时，我收到一个 NoneType 错误。我很困惑为什么会这样。代码如下。 adjust_param 是一个辅助函数。 TypeError 在 optimize_theta 的返回行中被断言。

def adjust_param(R,delta,i,theta):
    thetaplus = theta.copy()
    thetaminus = theta.copy()
    thetaplus[i*2] += delta
    thetaplus[i*2+1] += delta
    thetaminus[i*2] -= delta
    thetaminus[i*2+1] -= delta    
    y = Remp(q_data,labels,R,num_samples,theta)
    yplus = Remp(q_data,thetaplus)
    yminus = Remp(q_data,thetaminus)
    if (yplus < y and yplus < yminus and yplus != -1):
        return thetaplus,yplus
    elif (yminus < y and yminus < yplus and yminus != -1):
        return thetaminus,yminus
    else:
        return theta,y

def optimize_theta(N,theta,risk):
    if N == 0:
        print("Theta : " + str(type(theta)))
        print("= " + str(theta))
        print()
        print("Risk : " + str(type(risk)))
        print("= " + str(risk))
        return theta,risk
    else:
        theta_new,risk_new = adjust_param(R,theta)
        if i == (len(theta)/2)-1:
            #print("N = " +  str(N-1))
            #print("theta = " + str(theta))
            risk_copy = risk.copy()
            risk_copy.append(risk_new)
            optimize_theta(N-1,theta_new,risk_copy)
        else:
            optimize_theta(N,i+1,risk)

输出：

Theta : <class 'numpy.ndarray'>
= [0.85885111 0.86066499 0.47482528 0.13555158 0.87249245 0.02604654
 0.2906744  0.34618303]

Risk : <class 'list'>
= [0.6273510217403618]

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-307-8b43b528fee2> in <module>
----> 1 theta,risk = optimize_theta(N,theta0,[])

TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object

任何见解将不胜感激。谢谢！

解决方法

您必须在 optimize_theta 的 else 部分中明确返回结果。

def optimize_theta(N,R,delta,i,theta,risk):
    if N == 0:
        print("Theta : " + str(type(theta)))
        print("= " + str(theta))
        print()
        print("Risk : " + str(type(risk)))
        print("= " + str(risk))
        return theta,risk
    else:
        theta_new,risk_new = adjust_param(R,theta)
        if i == (len(theta)/2)-1:
            #print("N = " +  str(N-1))
            #print("theta = " + str(theta))
            risk_copy = risk.copy()
            risk_copy.append(risk_new)
            return optimize_theta(N-1,theta_new,risk_copy)
        else:
            return optimize_theta(N,i+1,risk)