Python 2.7 - добавление пользовательских объектов в список с последующей печатью атрибута выводит случайное значение

Question

У меня есть этот пользовательский объект:

class Neuron(object):
    def __init__(self):
            self.bias = 1.0
        self.weightBias = uniform(-1, 1)
        # self.weightBias = 1000
        self.area = 0.0
        self.weightArea = uniform(-1, 1)
        # self.weightArea = 1000
        self.perimeter = 0.0
        self.weightPerimeter = uniform(-1, 1)
        # self.weightPerimeter = 1000
        self.compactness = 0.0
        self.weightCompactness = uniform(-1, 1)
        # self.weightCompactness = 1000
        self.length = 0.0
        self.weightLength = uniform(-1, 1)
        # self.weightLength = 1000
        self.width = 0.0
        self.weightWidth = uniform(-1, 1)
        # self.weightWidth = 1000
        self.asymmetryCoefficient = 0.0
        self.weightAsymmetryCoefficient = uniform(-1, 1)
        # self.weightAsymmetryCoefficient = 1000
        self.lengthGroove = 0.0
        self.weightLengthGroove = uniform(-1, 1)
        # self.weightLengthGroove = 1000
        self.activationValue = 0.0
        self.output = 0

У меня есть условие, и внутри него я добавляю экземпляр моего класса Neuron в список с именем errorNeuron1:

# Calculates the output, 0 or 1, for the neuron
def calculateOutput(neuron):
    activationValue = neuron.bias * neuron.weightBias
    activationValue += neuron.area * neuron.weightArea
    activationValue += neuron.perimeter * neuron.weightPerimeter
    activationValue += neuron.compactness * neuron.weightCompactness
    activationValue += neuron.length * neuron.weightLength
    activationValue += neuron.width * neuron.weightWidth
    activationValue += neuron.asymmetryCoefficient * neuron.weightAsymmetryCoefficient
    activationValue += neuron.lengthGroove * neuron.weightLengthGroove

    neuron.activationValue = activationValue
    neuron.output = 1 if activationValue >= 0 else 0
    return neuron


# Retrieves data from row
def parseRow(neuron, row):
    neuron.area = float(row[1][0])
    neuron.perimeter = float(row[1][1])
    neuron.compactness = float(row[1][2])
    neuron.length = float(row[1][3])
    neuron.width = float(row[1][4])
    neuron.asymmetryCoefficient = float(row[1][5])
    neuron.lengthGroove = float(row[1][6])

    return neuron

def main():
    df = importCSV('trainSeeds.csv')

    neuron1 = Neuron()
    neuron2 = Neuron()

    errorNeuron1 = []
    errorNeuron2 = []
    for i in range(0, 1):
        # Iterate over dataframe rows
        for row in df.iterrows():
            neuron1 = parseRow(neuron1, row)
            # print(neuron1.area)
            neuron1 = calculateOutput(neuron1)

            expectedOutput = row[1][7]

            neuron2 = parseRow(neuron2, row)
            neuron2 = calculateOutput(neuron2)

            expectedOutputBinary = format(int(expectedOutput), '02b')

            # If the expectedOutput is equal to the output of the first node
            if int(expectedOutputBinary[0]) != neuron1.output:
                print(neuron1.activationValue)
                errorNeuron1.append((neuron1.activationValue, row))

                # neuron1 = calculateNewWeights(neuron1.output, neuron1, int(expectedOutputBinary[0]))
            elif int(expectedOutputBinary[1]) != neuron2.output:
                errorNeuron2.append(neuron2)
                # neuron2 = calculateNewWeights(neuron1.output, neuron2, int(expectedOutputBinary[1]))

        # errorNeuron1.sort(key=lambda x: x.activationValue)

        print("----------------------------------------")

        for n in errorNeuron1:
            print n

Как я могу добавить пользовательский объект в список, а затем распечатать каждое значение, не получая повторяющихся значений мусора?Кроме того, что именно происходит в этом сценарии?

Вот выходные данные, которые я печатаю перед тем, как добавить к errorNeuron:

1.37930801491 1.3248274347 1.38542318785 1.39868417375 1.32901788598 1.38486475272 1,41 391 393 393 032 9291+1,36992907231 +1,44747542914 1,3691793289 +1,44158908789 1,4216161728 +1,40943076719 +1,41935402214 +1,47371279276 +1,33364482064 +1,32809690259 +1,46776554321 +1,42706344947 +1,41345102369 +1,30522785708 +1,38857331887 +1,35931718327 +1,31726730896 +1,43862228814 +1,41687773781 1,4188485406 +1,45373663027 +1,36475688453 +1,41244050385 +1,47747389879 +1,39913433929 +1,39572965064 +1,37398585466 +1,39037534707 +1,38703336165 +1,43049919876 +1,53328689772 +1,42474806554 +1,41506511897 +1,40265486573 +1,49820537833 +1,42285883588 +1,36153921531 +1,34902938453 +1,40761425156 +1,39036430332 +1,38797706537 +1,45461203476 +1,47017316218 +1,45939109969 +1,43000636609 +1,38050268146

1015 *

Вот вывод, когда я перебираю каждый элемент в errorNeuron1

1+0,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,50138570648 +1,501385706481,50138570648 1,50138570648 1,50138570648 1,50138570648 1,50138570648 1,50138570648