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python 利用 for ... else 跳出双层嵌套循环

1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20]] 然后提取这个列表中的数据到一个新的列表中,例如取前3个数字、前5个数字或者前8个数字   可以通过双层...for循环来达到这个目的,另外要注意设置条件来跳出循环 测试代码如下 source = [[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20...for循环,所以不会执行后面的else语句(ps:这里else语句下是执行continue指令,也就是继续遍历外层for循环),然后继续执行else后的berak语句,跳出外层for循环 综上,得到 target...指令,这里的continue是针对外层for循环的,也就是说继续取出外层for循环的第二个子列表 当第二个子列表遍历到第3个数字时,target的长度等于8,满足len(target)>=count,,...跳出内层for循环 同理,由于此时不是正常退出内层for循环,所以不会执行后面的else语句,然后继续执行else后的berak语句,跳出外层for循环 综上,得到 target =[1, 2, 3,

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python使用for…else跳出双层嵌套循环的方法实例

1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20]] 然后提取这个列表中的数据到一个新的列表中,例如取前3个数字、前5个数字或者前8个数字 可以通过双层...for循环来实现,另外要注意设置条件来跳出循环,如下 source = [[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20]] target...for循环,所以不会执行后面的else语句(ps:这里else语句下是执行continue指令,也就是继续遍历外层for循环),然后继续执行else后的berak语句,跳出外层for循环 综上,得到 target...跳出内层for循环 同理,由于此时不是正常退出内层for循环,所以不会执行后面的else语句,然后继续执行else后的berak语句,跳出外层for循环 综上,得到 target =[1, 2, 3,...4, 5, 6, 7, 8] 的结果 总结 到此这篇关于python使用for…else跳出双层嵌套循环的文章就介绍到这了,更多相关python for else跳出双层嵌套循环内容请搜索ZaLou.Cn

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【进阶篇】单双层RNN API对比介绍

导语 PaddlePaddle 高度支持灵活和高效的循环神经网络配置。本周进阶篇推文将围绕RNN模型展开,指导你如何在 PaddlePaddle 中配置和使用循环神经网络。...对比介绍 编写|PaddlePaddle 排版|wangp 本文以PaddlePaddle的双层RNN单元测试为示例,用多对效果完全相同的、分别使用单双层RNN作为网络配置的模型,来讲解如何使用双层RNN...本文中所有的例子,都只是介绍双层RNN的API接口,并不是使用双层RNN解决实际的问题。如果想要了解双层RNN在具体问题中的使用,请参考algo_hrnn_demo。...即在双层序列的原始数据中,每一组内的所有句子和labels。 sentences是双层时间序列的数据。...从输入数据上看,单双层序列的句子是一样的,只是双层序列将其又做了子序列划分。

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本周推文目录如下: 周一:【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二:【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三:【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四:【排序学习】 基于...02 基于双层序列的文本分类 本例将演示如何在 PaddlePaddle 中将长文本输入(通常能达到段落或者篇章)组织为双层序列,完成对长文本的分类任务 |1.模型介绍 我们将一段文本看成句子的序列,而每个句子又是词语的序列...基于双层序列的文本分类模型 PaddlePaddle 实现该网络结构的代码见 network_conf.py。...对双层时间序列的处理,需要先将双层时间序列数据变换成单层时间序列数据,再对每一个单层时间序列进行处理。...在 PaddlePaddle 中 ,recurrent_group 是帮助我们构建处理双层序列的层次化模型的主要工具。这里,我们使用两个嵌套的 recurrent_group 。

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