Python無限循環(huán)的產(chǎn)生原因與避免方法
在編程世界中,循環(huán)是構(gòu)建動態(tài)邏輯的核心工具。然而,當(dāng)循環(huán)失去控制,就會演變成令人頭疼的無限循環(huán)——程序像陷入莫比烏斯環(huán)般永不停止,消耗系統(tǒng)資源直至崩潰。這種問題在Python初學(xué)者中尤為常見,甚至經(jīng)驗豐富的開發(fā)者也可能因疏忽而栽跟頭。本文將深入剖析無限循環(huán)的產(chǎn)生根源,提供實用的避免策略,并通過真實代碼示例和可視化圖表助你徹底掌握這一基礎(chǔ)概念。無論你是剛接觸while循環(huán)的新手,還是想鞏固基礎(chǔ)的老手,都能從中獲得實用洞見。讓我們一起揭開無限循環(huán)的神秘面紗,打造更健壯的Python代碼!
什么是無限循環(huán)?
無限循環(huán)(Infinite Loop)指程序在執(zhí)行過程中,由于邏輯錯誤導(dǎo)致循環(huán)條件永遠無法滿足終止條件,從而使循環(huán)體反復(fù)執(zhí)行、永不退出的狀態(tài)。在Python中,這通常發(fā)生在while循環(huán)或遞歸函數(shù)中,但for循環(huán)在特定場景下也可能"偽裝"成無限循環(huán)。
無限循環(huán)的表現(xiàn)特征
- 程序無響應(yīng):終端或IDE長時間無輸出,CPU占用率飆升至100%
- 資源耗盡:內(nèi)存持續(xù)增長(尤其在循環(huán)中累積數(shù)據(jù)時)
- 需強制終止:必須通過
Ctrl+C(鍵盤中斷)或任務(wù)管理器結(jié)束進程 - 無預(yù)期結(jié)果:程序無法到達后續(xù)代碼邏輯
考慮以下簡單示例:
# 危險!這是一個典型的無限循環(huán)
count = 0
while count < 10:
print("Hello, World!") # 缺少count遞增語句
運行此代碼,你會看到終端被無盡的"Hello, World!"刷屏,直到手動中斷。問題根源在于循環(huán)變量count從未增加,導(dǎo)致count < 10始終為True。這種錯誤看似幼稚,但在復(fù)雜邏輯中卻極易隱藏。
無限循環(huán) vs. 有意設(shè)計的永續(xù)循環(huán)
需注意:并非所有"永不停止"的循環(huán)都是錯誤。某些場景需要有意設(shè)計的永續(xù)循環(huán),例如:
- 服務(wù)器主循環(huán)(等待客戶端請求)
- 游戲主循環(huán)(持續(xù)渲染畫面)
- 實時數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)
關(guān)鍵區(qū)別在于:有意循環(huán)包含明確的退出機制(如信號處理、用戶中斷),而問題循環(huán)因邏輯缺陷無法自然終止。例如服務(wù)器循環(huán):
import signal
running = True
def shutdown(signum, frame):
global running
print("\nShutting down gracefully...")
running = False
signal.signal(signal.SIGINT, shutdown) # 注冊Ctrl+C處理
while running:
# 處理請求的代碼
pass
這里通過signal模塊捕獲中斷信號,安全退出循環(huán)。真正的無限循環(huán)則缺乏此類防護措施。
無限循環(huán)的五大產(chǎn)生原因
讓我們深入分析導(dǎo)致無限循環(huán)的常見陷阱,每個原因都配以可運行的代碼示例和修復(fù)方案。理解這些根源是避免問題的第一步!
原因一:缺失或錯誤的終止條件
這是最普遍的原因——開發(fā)者忘記在循環(huán)體內(nèi)修改條件變量,或條件表達式本身存在邏輯錯誤。
案例1:忘記更新循環(huán)變量
# 錯誤示例:計數(shù)器未遞增
total = 0
i = 1
while i <= 100:
total += i
# 嚴重遺漏:缺少 i += 1
print(f"1到100的和為: {total}") # 永遠不會執(zhí)行到這行!
問題分析:i始終保持1,i <= 100永遠為真。程序陷入無限循環(huán),CPU占用率飆升。
修復(fù)方案:添加變量更新語句
total = 0
i = 1
while i <= 100:
total += i
i += 1 # ? 關(guān)鍵修復(fù):遞增計數(shù)器
print(f"1到100的和為: {total}") # 輸出: 5050
案例2:條件邏輯錯誤
# 錯誤示例:錯誤的終止條件
num = 10
while num != 0: # 問題:num每次減2,會跳過0
print(num)
num -= 2
問題分析:當(dāng)num=2時,減2后變?yōu)?code>0,但條件num != 0在num=0時才為假。實際執(zhí)行路徑:10 → 8 → 6 → 4 → 2 → 0 → 此時num=0,條件0 != 0為False,循環(huán)應(yīng)終止。
但若初始值為奇數(shù)(如num=9):9 → 7 → 5 → 3 → 1 → -1 → -3... 永遠不會等于0!
修復(fù)方案:使用更安全的比較運算符
num = 9
while num > 0: # ? 用 > 0 替代 != 0
print(num)
num -= 2
# 輸出: 9,7,5,3,1 后正常終止
關(guān)鍵啟示:在設(shè)計循環(huán)條件時,思考邊界值(如0、負數(shù)、浮點精度問題)和變量變化方向(遞增/遞減)。Python官方文檔在控制流章節(jié)強調(diào):“確保循環(huán)變量能實際趨近終止條件”。
原因二:浮點數(shù)精度陷阱
浮點數(shù)運算的精度限制常導(dǎo)致循環(huán)條件無法精確滿足,尤其在涉及小數(shù)的場景。
案例:浮點數(shù)累加問題
# 錯誤示例:用浮點數(shù)作為循環(huán)條件
x = 0.0
while x != 1.0:
print(x)
x += 0.1
問題分析:由于浮點數(shù)精度問題(IEEE 754標(biāo)準(zhǔn)),0.1在二進制中無法精確表示。實際執(zhí)行:
0.0 0.1 0.2 0.30000000000000004 0.4 0.5 0.6 0.7 0.7999999999999999 0.8999999999999999 0.9999999999999999 1.0999999999999999 # 跳過1.0,x > 1.0 永不滿足 != 1.0 ...無限循環(huán)
修復(fù)方案1:避免直接用==比較浮點數(shù)
x = 0.0
while x < 1.0: # ? 用 < 替代 !=
print(x)
x += 0.1
修復(fù)方案2:使用math.isclose()處理精度
import math
x = 0.0
while not math.isclose(x, 1.0, abs_tol=1e-9):
print(x)
x += 0.1
原因三:嵌套循環(huán)中的邏輯沖突
當(dāng)循環(huán)嵌套時,內(nèi)層循環(huán)的錯誤可能阻塞外層循環(huán)的終止,形成"雙重陷阱"。
案例:嵌套循環(huán)的變量覆蓋
# 錯誤示例:嵌套循環(huán)變量沖突
for i in range(5):
print(f"外層循環(huán) i={i}")
j = 0
while j < 3:
print(f" 內(nèi)層循環(huán) j={j}")
# 嚴重錯誤:意外修改了外層變量
i += 1 # ? 錯誤地修改了外層i
j += 1
問題分析:內(nèi)層循環(huán)修改了外層for循環(huán)的隱式控制變量i。當(dāng)i被意外增加,range(5)的迭代被破壞,可能導(dǎo)致:
- 外層循環(huán)提前結(jié)束(若
i超過4) - 或因
i被重置而無限循環(huán)(取決于具體實現(xiàn))
修復(fù)方案:避免跨層修改變量
for i in range(5):
print(f"外層循環(huán) i={i}")
for j in range(3): # ? 用for替代while,避免手動管理j
print(f" 內(nèi)層循環(huán) j={j}")
# 無需額外操作,j的作用域僅限內(nèi)層
Mermaid可視化:嵌套循環(huán)執(zhí)行流程
以下圖表清晰展示問題循環(huán)的失控過程:
渲染錯誤: Mermaid 渲染失敗: Parse error on line 12: ... D -.->|關(guān)鍵錯誤| H %% 錯誤地提前修改i導(dǎo)致邏輯混亂 -----------------------^ Expecting 'SEMI', 'NEWLINE', 'EOF', 'AMP', 'START_LINK', 'LINK', 'LINK_ID', got 'NODE_STRING'
此圖揭示:內(nèi)層循環(huán)中對i的修改破壞了外層循環(huán)的預(yù)期流程,可能造成循環(huán)次數(shù)不可預(yù)測甚至無限執(zhí)行。
原因四:用戶輸入或外部依賴的不可控性
當(dāng)循環(huán)依賴用戶輸入或外部數(shù)據(jù)源時,若未處理無效輸入,可能陷入等待狀態(tài)。
案例:未驗證的用戶輸入
# 錯誤示例:假設(shè)用戶總會輸入有效數(shù)據(jù)
while True:
user_input = input("請輸入一個正整數(shù)(輸入0退出): ")
num = int(user_input)
if num == 0:
break
print(f"你輸入的數(shù)字是: {num}")
問題分析:
- 若用戶輸入非數(shù)字(如
"abc"),int(user_input)拋出ValueError,程序崩潰 - 但若要求用戶輸入特定格式(如"yes/no"),而循環(huán)僅檢查
"no":
# 隱蔽的無限循環(huán)風(fēng)險
response = ""
while response != "yes":
response = input("繼續(xù)嗎?(yes/no): ").lower()
# 如果用戶輸入"y"或"YES",循環(huán)永不終止!
修復(fù)方案:添加輸入驗證和默認退出機制
while True:
user_input = input("請輸入一個正整數(shù)(輸入0退出): ").strip()
if user_input == "0":
break
try:
num = int(user_input)
if num > 0:
print(f"有效輸入: {num}")
else:
print("?? 請輸入正整數(shù)!")
except ValueError:
print("? 無效輸入!請重新輸入數(shù)字。")
原因五:遞歸失控
雖然嚴格來說遞歸不是循環(huán),但無限遞歸會導(dǎo)致類似無限循環(huán)的棧溢出錯誤(RecursionError)。
案例:缺失遞歸基線條件
# 錯誤示例:斐波那契數(shù)列的無限遞歸
def fibonacci(n):
# 缺少基線條件:未定義n=0或n=1時的返回值
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(5)) # 立即觸發(fā) RecursionError
問題分析:遞歸函數(shù)必須包含基線條件(Base Case)終止遞歸。此處當(dāng)n減小到負數(shù)時仍繼續(xù)調(diào)用,最終超出最大遞歸深度(默認1000層)。
修復(fù)方案:明確定義基線條件
def fibonacci(n):
if n == 0: # ? 基線條件1
return 0
elif n == 1: # ? 基線條件2
return 1
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
Mermaid可視化:遞歸調(diào)用樹
正常遞歸的終止過程:

此圖顯示:所有分支最終到達基線條件(綠色節(jié)點),遞歸正確終止。而缺失基線條件時,調(diào)用樹會無限向下延伸。
無限循環(huán)的四大避免策略
理解原因后,我們聚焦于主動防御策略。以下方法經(jīng)過實戰(zhàn)檢驗,能顯著降低無限循環(huán)風(fēng)險。
策略一:防御性循環(huán)設(shè)計
編寫循環(huán)時采用"失敗安全"原則,強制設(shè)置退出保障。
技巧1:循環(huán)計數(shù)器(Loop Counter)
為while循環(huán)添加最大迭代次數(shù),防止失控:
MAX_ITERATIONS = 1000
count = 0
total = 0
while count < 100: # 主條件
total += count
count += 1
# 安全閥:防止邏輯錯誤導(dǎo)致無限循環(huán)
if count > MAX_ITERATIONS:
raise RuntimeError("?? 循環(huán)超過最大迭代次數(shù)!檢查邏輯錯誤")
最佳實踐:MAX_ITERATIONS應(yīng)設(shè)為遠高于預(yù)期值的數(shù)(如10倍),僅作為最后防線。GeeksforGeeks的[循環(huán)教程](https://www.geeksforgeeks.org Loops-in-Python/)建議:“對所有while循環(huán)設(shè)置超時保護”。
技巧2:條件斷言(Assertion)
用assert語句驗證關(guān)鍵假設(shè):
count = 0
while count < 100:
assert count >= 0, "計數(shù)器不應(yīng)為負數(shù)!" # 條件不滿足時拋出AssertionError
# 循環(huán)體代碼...
count += 1
優(yōu)勢:開發(fā)階段快速暴露問題;生產(chǎn)環(huán)境可通過-O標(biāo)志禁用以提升性能。
策略二:調(diào)試與監(jiān)控
利用工具主動檢測潛在無限循環(huán)。
技巧1:打印調(diào)試(Strategic Print Statements)
在循環(huán)關(guān)鍵點輸出狀態(tài):
count = 0
while count < 10:
print(f"DEBUG: count={count}, condition={count < 10}") # 監(jiān)控狀態(tài)
# 循環(huán)體代碼...
count += 0.5 # 假設(shè)此處有錯誤(如+=0.4)
輸出示例:
DEBUG: count=0, condition=True DEBUG: count=0.5, condition=True ... DEBUG: count=9.5, condition=True DEBUG: count=10.0, condition=False # 正常終止
若輸出停滯在某個值,立即定位問題。
技巧2:使用sys.settrace監(jiān)控
Python的調(diào)試鉤子可實時追蹤循環(huán):
import sys
def trace_calls(frame, event, arg):
if event == 'line':
# 每執(zhí)行一行代碼觸發(fā)
if "count" in frame.f_locals:
print(f".debugLine: count={frame.f_locals['count']}")
return trace_calls
sys.settrace(trace_calls)
count = 0
while count < 5:
count += 1 # 觀察count變化
sys.settrace(None) # 關(guān)閉追蹤
策略三:代碼審查與靜態(tài)分析
通過人工和自動化工具提前攔截問題。
技巧1:關(guān)鍵問題檢查清單
在提交代碼前自問:
- ? 循環(huán)變量是否在循環(huán)體內(nèi)被修改?
- ? 修改方向是否趨近終止條件?(如遞增/遞減)
- ? 邊界值(0、負數(shù)、浮點數(shù))是否測試?
- ? 是否有外部依賴(用戶輸入/網(wǎng)絡(luò)請求)的超時處理?
技巧2:靜態(tài)代碼分析工具
使用pylint或flake8自動檢測風(fēng)險:
# 安裝工具 pip install pylint # 分析文件 pylint my_script.py
典型輸出:
my_script.py:5:8: W0603 (using-constant-test) Using constant test in while loop (always true)
工具會標(biāo)記類似while True且無break的潛在風(fēng)險點。
策略四:重構(gòu)為for循環(huán)
當(dāng)?shù)螖?shù)明確時,優(yōu)先使用for循環(huán)替代while。
為什么for更安全?
for循環(huán)隱式管理迭代器,避免手動更新變量- 迭代范圍在開始時確定,不易受內(nèi)部邏輯影響
- 自動處理邊界條件
危險的while寫法:
i = 0
while i < len(data):
process(data[i])
i += 1 # 可能遺漏或錯誤修改
安全的for重構(gòu):
for item in data: # ? 自動遍歷所有元素
process(item)
處理需要索引的場景
當(dāng)確實需要索引時,用enumerate:
# 安全獲取索引
for index, value in enumerate(data):
if value > threshold:
print(f"在位置{index}發(fā)現(xiàn)異常值")
經(jīng)驗法則:除非必須動態(tài)修改迭代過程(如跳過元素),否則優(yōu)先選擇for循環(huán)。Python之禪(import this)強調(diào):“There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.” for循環(huán)通常是迭代的"明顯方式"。
實戰(zhàn)案例:修復(fù)生產(chǎn)環(huán)境中的無限循環(huán)
讓我們通過一個真實場景,綜合運用上述策略解決問題。
問題背景
某電商系統(tǒng)需要處理用戶訂單隊列。開發(fā)者編寫了以下代碼監(jiān)控新訂單:
import time
orders = [] # 模擬訂單隊列
def check_new_orders():
"""持續(xù)檢查新訂單(問題版本)"""
while True:
if new_orders := get_new_orders(): # 假設(shè)此函數(shù)獲取新訂單
process_orders(new_orders)
else:
time.sleep(1) # 無訂單時休眠1秒
def get_new_orders():
# 模擬:50%概率返回訂單
import random
return ["Order1", "Order2"] if random.random() > 0.5 else []
def process_orders(orders):
print(f"處理 {len(orders)} 個新訂單")
# 啟動監(jiān)控
check_new_orders()
問題現(xiàn)象:系統(tǒng)偶爾卡死,CPU占用100%。日志顯示check_new_orders陷入無限循環(huán)。
問題診斷
- 分析代碼:
while True無退出條件,但看似有time.sleep(1)休眠 - 關(guān)鍵漏洞:
get_new_orders()可能拋出異常(如網(wǎng)絡(luò)超時),導(dǎo)致else分支永不執(zhí)行 - 復(fù)現(xiàn)問題:模擬異常場景
def get_new_orders():
raise ConnectionError("數(shù)據(jù)庫連接失敗") # 模擬故障
此時:
if new_orders := get_new_orders():拋出異常- 異常未被捕獲,函數(shù)直接崩潰
- 但調(diào)用方
check_new_orders無異常處理,整個監(jiān)控停止?
不! 實際因異常未被處理,check_new_orders函數(shù)退出,但問題在于:生產(chǎn)環(huán)境可能用無限循環(huán)包裹此函數(shù),導(dǎo)致快速重試:
# 生產(chǎn)環(huán)境實際代碼(簡化)
while True:
try:
check_new_orders() # 此函數(shù)崩潰后,外層循環(huán)立即重啟它
except Exception as e:
log_error(e)
time.sleep(0.1) # 休眠很短,快速重試
當(dāng)get_new_orders()持續(xù)拋出異常時:
- 內(nèi)層函數(shù)崩潰
- 外層循環(huán)捕獲異常,休眠0.1秒
- 立即重啟內(nèi)層函數(shù) → 再次崩潰
- 形成高頻崩潰循環(huán),CPU飆升
修復(fù)方案
結(jié)合四大策略實施修復(fù):
步驟1:防御性設(shè)計(策略一)
MAX_RETRIES = 5 # 最大重試次數(shù)
def check_new_orders():
retry_count = 0
while True:
try:
if new_orders := get_new_orders():
process_orders(new_orders)
retry_count = 0 # 成功后重置計數(shù)器
else:
time.sleep(1)
except Exception as e:
retry_count += 1
print(f"?? 獲取訂單失敗 (嘗試 {retry_count}/{MAX_RETRIES}): {str(e)}")
# 安全退出:超過重試次數(shù)
if retry_count >= MAX_RETRIES:
raise RuntimeError("訂單服務(wù)持續(xù)故障,停止重試") from e
time.sleep(2 ** retry_count) # 指數(shù)退避
步驟2:添加監(jiān)控(策略二)
def check_new_orders():
# ... [同上]
except Exception as e:
# 添加詳細日志
import logging
logging.error(f"訂單檢查失敗 ID:{id(e)}", exc_info=True)
# ... [其余邏輯]
步驟3:重構(gòu)核心邏輯(策略四)
將無限循環(huán)移至更安全的頂層:
def monitor_orders():
"""主監(jiān)控函數(shù)(頂層安全循環(huán))"""
while True:
try:
check_new_orders_once() # 單次檢查,有明確退出
except CriticalError:
break # 僅當(dāng)嚴重錯誤時退出
except Exception as e:
handle_transient_error(e) # 處理臨時故障
time.sleep(0.5) # 統(tǒng)一休眠點
def check_new_orders_once():
"""單次訂單檢查(無循環(huán))"""
if new_orders := get_new_orders():
process_orders(new_orders)
Mermaid:修復(fù)后的流程圖

此設(shè)計確保:
- 單次檢查函數(shù)無內(nèi)部循環(huán),避免嵌套風(fēng)險
- 外層循環(huán)有統(tǒng)一休眠點,防止高頻重試
- 重試機制包含退避策略,降低系統(tǒng)壓力
修復(fù)效果
- CPU占用從100%降至正常水平(<5%)
- 訂單服務(wù)恢復(fù)后自動重連,無需人工干預(yù)
- 錯誤日志清晰記錄故障鏈,加速問題定位
高級技巧:無限循環(huán)的優(yōu)雅處理
某些場景下,無限循環(huán)是設(shè)計需求(如事件循環(huán))。如何安全實現(xiàn)?
技巧1:使用asyncio事件循環(huán)
Python的asyncio庫提供生產(chǎn)級事件循環(huán)管理:
import asyncio
async def main():
print("服務(wù)啟動...")
# 業(yè)務(wù)邏輯(可包含await)
while True:
await asyncio.sleep(1)
print("心跳")
# 安全啟動事件循環(huán)
try:
asyncio.run(main())
except KeyboardInterrupt:
print("\n收到退出信號,正在清理...")
# 執(zhí)行清理操作
print("服務(wù)已安全停止")
優(yōu)勢:
asyncio.run()自動處理信號await語句讓出控制權(quán),避免CPU占用- 內(nèi)置超時和取消機制
技巧2:帶超時的while循環(huán)
對必須使用while True的場景,添加全局超時:
import time
start_time = time.time()
TIMEOUT = 3600 # 1小時超時
while True:
# 檢查是否超時
if time.time() - start_time > TIMEOUT:
print("?? 循環(huán)達到最大運行時間,安全退出")
break
# 業(yè)務(wù)邏輯
process_data()
# 避免CPU空轉(zhuǎn)
time.sleep(0.1)
技巧3:使用threading分離監(jiān)控
將無限循環(huán)放入獨立線程,主程序可安全退出:
import threading
import time
class OrderMonitor:
def __init__(self):
self.running = True
def start(self):
threading.Thread(target=self._monitor_loop, daemon=True).start()
def stop(self):
self.running = False # 安全信號
def _monitor_loop(self):
while self.running:
try:
# 檢查訂單邏輯
time.sleep(1)
except Exception as e:
print(f"監(jiān)控錯誤: {e}")
# 使用示例
monitor = OrderMonitor()
monitor.start()
try:
input("按Enter停止服務(wù)...\n")
finally:
monitor.stop() # 安全終止
關(guān)鍵點:
daemon=True確保線程隨主程序退出self.running標(biāo)志提供優(yōu)雅退出- 避免全局變量,封裝狀態(tài)
結(jié)論:從恐懼到掌控
無限循環(huán)并非洪水猛獸,而是編程中可預(yù)見、可管理的常見挑戰(zhàn)。通過本文的系統(tǒng)分析,我們已掌握:
- 五大核心原因:從缺失終止條件到遞歸失控,理解根源才能精準(zhǔn)預(yù)防
- 四大防御策略:從循環(huán)計數(shù)器到代碼審查,構(gòu)建多層次防護網(wǎng)
- 實戰(zhàn)修復(fù)經(jīng)驗:真實案例驗證理論的有效性
- 高級處理技巧:安全實現(xiàn)必要的永續(xù)循環(huán)
Python之禪啟示:
“Errors should never pass silently.”
“Unless explicitly silenced.”
無限循環(huán)的本質(zhì)是未被處理的錯誤邏輯。通過主動防御和嚴謹設(shè)計,我們能將這些"沉默的錯誤"轉(zhuǎn)化為可管理的流程。
最后,記住這個簡單檢查表,每次編寫循環(huán)時快速自檢:
- 循環(huán)變量是否被正確更新?
- 邊界值(0, 負數(shù), 浮點數(shù))是否測試?
- 是否有最大迭代次數(shù)保障?
- 外部依賴是否有超時/重試機制?
編程是精確與創(chuàng)造的結(jié)合。當(dāng)你能從容駕馭循環(huán)邏輯,代碼的健壯性將躍升新高度?,F(xiàn)在,打開你的編輯器,用這些知識重構(gòu)一段舊代碼吧!你的CPU和用戶都會感謝你。
以上就是Python無限循環(huán)的產(chǎn)生原因與避免方法的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于Python無限循環(huán)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
相關(guān)文章
基于OpenCV(python)的實現(xiàn)文本分割之垂直投影法
本文主要介紹了基于OpenCV(python)的實現(xiàn)文本分割之垂直投影法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2022-08-08
Python純代碼通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)線性回歸的擬合方式
這篇文章主要介紹了Python純代碼通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)線性回歸的擬合方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2023-05-05
python中常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹
這篇文章主要介紹了python中常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹,幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)python的基礎(chǔ)知識,感興趣的朋友可以了解下2021-01-01

