import random m = map(int, input("").split()) n = map(int, input("").split()) random.seed(m) num_list = [] for i in range(n): num_list.append(str(random.randint(0, 9))) print("", num_list) num_list=list(set(num_list)) num_list.sort() print("", num_list)

这段代码是生成 n 个随机数，并去重排序之后输出。其中，随机数的生成依赖于一个种子 m，保证每次运行生成的随机数序列是一样的。具体解释如下： 1. 首先通过 `map(int, input("").split())` 从标准输入中读入两个数 m 和 n。 2. 通过 `random.seed(m)` 设定种子，保证每次运行生成的随机数序列是一样的。 3. 通过 `num_list=[]` 创建一个空列表，准备存储随机数。 4. 通过 `for i in range(n)` 循环 n 次，每次生成一个 0-9 之间的随机整数，并将其转换成字符串类型后添加到 num_list 列表中。 5. 输出生成的随机数序列，由于每次生成的随机数序列都是不同的，因此这里需要加上一个空格，避免输出混乱。 6. 通过 `num_list=list(set(num_list))` 将 num_list 列表去重。 7. 通过 `num_list.sort()` 将 num_list 列表排序。 8. 输出去重排序后的随机数序列。同样需要加上一个空格，避免输出混乱。 需要注意的是，这段代码中使用的随机数生成函数是 `random.randint(a, b)`，它会生成一个 a 到 b 之间的随机整数，包括 a 和 b。如果需要生成浮点数可以使用 `random.uniform(a, b)` 函数。

代码中存在以下问题： 1. 变量 images 和 labels 没有被赋值，而后面却使用了它们来构造 X 和 y，导致 X 和 y 的值都为空。 2. 导入的 mnist 数据集没有被使用，而是使用了未定义的 images 和 labels，需要将其替换为 mnist 数据集。 3. input_shape 的值应该是三元组 (img_rows, img_cols, 1)，而代码中缺少了最后一个 1。 4. 在 if K.image_data_format() =='channels_first': 分支中，x_train 和 x_test 被改变了形状，但 y_train 和 y_test 却没有被改变，需要将其同步修改。 下面是修改后的代码： ``` from __future__ import print_function import numpy as np import tensorflow import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras import backend as K import tensorflow as tf import datetime import os np.random.seed(0) from sklearn.model_selection import train_test_split from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() print(x_train.shape) print(y_train.shape) ############################ ########## batch_size = 20 num_classes = 10 learning_rate = 0.0001 epochs = 10 img_rows, img_cols = 32, 32 if K.image_data_format() == 'channels_first': x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols) input_shape = (img_rows, img_cols, 1) else: x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1) input_shape = (img_rows, img_cols, 1) y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes) x_train = x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') x_train /= 255 x_test /= 255 print('x_train shape:', x_train.shape) print(x_train.shape[0], 'train samples') print(x_test.shape[0], 'test samples') print('input_shape:', input_shape) ```