我对Python作为一种入门语言的研究大约有2周的时间。我在Zed的“LearnPythontheHardWay”中提出了一个观点，他建议:Useawhile-looponlytoloopforever,andthatmeansprobablynever.ThisonlyappliestoPython,otherlanguagesaredifferent.我已经在谷歌上搜索了所有内容，尽我所能引用了所有内容，但我在世界上找不到任何理由为什么这会成为Python中的约定。是什么让它与众不同？当我10年前放弃编程时，我在VB中工作，并且经常被告知要摆脱我的For循环并改用While循环。我
我写了这个:whilefile.readline().startswith("#"):continue但我怀疑continue是不必要的？我想要实现的正确语法是什么？ 最佳答案 whilefile.readline().startswith("#"):pass这使用了pass语句:Thepassstatementdoesnothing.Itcanbeusedwhenastatementisrequiredsyntacticallybuttheprogramrequiresnoaction.http://www.network-the
我写了这个:whilefile.readline().startswith("#"):continue但我怀疑continue是不必要的？我想要实现的正确语法是什么？ 最佳答案 whilefile.readline().startswith("#"):pass这使用了pass语句:Thepassstatementdoesnothing.Itcanbeusedwhenastatementisrequiredsyntacticallybuttheprogramrequiresnoaction.http://www.network-the
为什么Python不像许多其他编程语言(例如C)那样具有“dowhile”循环？示例:在C语言中，我们有如下的while循环:do{statement(s);}while(condition); 最佳答案 没有do...while循环，因为没有很好的方法来定义一个适合statement:indentedblock的循环其他所有Python复合语句使用的模式。因此，添加此类语法的提议从未达成一致。实际上也没有任何需要来拥有这样的结构，而不是当你能做到的时候:whileTrue:#statement(s)ifnotcondition:b
为什么Python不像许多其他编程语言(例如C)那样具有“dowhile”循环？示例:在C语言中，我们有如下的while循环:do{statement(s);}while(condition); 最佳答案 没有do...while循环，因为没有很好的方法来定义一个适合statement:indentedblock的循环其他所有Python复合语句使用的模式。因此，添加此类语法的提议从未达成一致。实际上也没有任何需要来拥有这样的结构，而不是当你能做到的时候:whileTrue:#statement(s)ifnotcondition:b
我在何时应该在Python中使用while循环或for循环时发现问题。看起来人们更喜欢使用for循环(更少的代码行？)。有没有我应该使用其中一种的具体情况？这是个人喜好问题吗？到目前为止我读过的代码让我觉得它们之间有很大的不同。 最佳答案 是的，while和for之间有很大的不同。for语句遍历集合或可迭代对象或生成器函数。while语句只是循环，直到条件为False。这不是偏好。这是你的数据结构是什么的问题。通常，我们将要处理的值表示为range(实际列表)或xrange(生成值)(Edit:在Python3中，range现在是一
我在何时应该在Python中使用while循环或for循环时发现问题。看起来人们更喜欢使用for循环(更少的代码行？)。有没有我应该使用其中一种的具体情况？这是个人喜好问题吗？到目前为止我读过的代码让我觉得它们之间有很大的不同。 最佳答案 是的，while和for之间有很大的不同。for语句遍历集合或可迭代对象或生成器函数。while语句只是循环，直到条件为False。这不是偏好。这是你的数据结构是什么的问题。通常，我们将要处理的值表示为range(实际列表)或xrange(生成值)(Edit:在Python3中，range现在是一
这是一个通用问题。我发现在tensorflow中，我们构建图之后，将数据提取到图中，图的输出是一个张量。但在很多情况下，我们需要根据这个输出(即一个tensor)做一些计算，这在tensorflow中是不允许的。例如，我正在尝试实现一个RNN，它根据数据自身属性循环时间。也就是说，我需要使用tensor来判断是否应该停止(我没有使用dynamic_rnn，因为在我的设计中，rnn是高度定制的)。我发现tf.while_loop(cond,body.....)可能是我实现的候选者。但是官方教程太简单了。我不知道如何在“body”中添加更多功能。谁能给我几个更复杂的例子？此外，在这种情况下
这是一个通用问题。我发现在tensorflow中，我们构建图之后，将数据提取到图中，图的输出是一个张量。但在很多情况下，我们需要根据这个输出(即一个tensor)做一些计算，这在tensorflow中是不允许的。例如，我正在尝试实现一个RNN，它根据数据自身属性循环时间。也就是说，我需要使用tensor来判断是否应该停止(我没有使用dynamic_rnn，因为在我的设计中，rnn是高度定制的)。我发现tf.while_loop(cond,body.....)可能是我实现的候选者。但是官方教程太简单了。我不知道如何在“body”中添加更多功能。谁能给我几个更复杂的例子？此外，在这种情况下
我已经使用带有大型矩阵的TensorFlowwhile_loop实现了一个算法，我最近注意到奇怪的行为:我在不同的运行中得到不同的结果，有时甚至是nan值。我花了一些时间来缩小问题范围，现在我有以下最小示例。我取一个大小为15000x15000的大矩阵K，其中填充了一个，然后为向量u填充一个计算K⁵u。一次迭代后，我期望向量填充15000。但这不是发生的事情。importnumpyasnpimporttensorflowastfn=15000np_kernel_mat=np.ones((n,n),dtype=np.float32)kernel_mat=tf.constant(np_ke
