52、Python中的while和for循环详解

Python中的while和for循环详解

在Python编程中,循环结构是实现重复操作的重要工具。本文将深入介绍Python中两种核心的循环结构: while 循环和 for 循环,同时还会探讨一些循环内部常用的语句,如 break continue pass 以及循环的 else 子句。

1. while循环

while 循环是Python中最通用的迭代结构。简单来说,只要循环顶部的测试表达式返回真值,它就会不断执行缩进的代码块。当测试表达式返回假值时,控制流将跳转到 while 块之后的语句。如果测试表达式一开始就为假,循环体将不会执行。

1.1 一般格式

while 循环的最复杂形式包括一个包含测试表达式的标题行、一个或多个缩进的语句组成的循环体,以及一个可选的 else 子句。当控制流正常离开循环(即没有遇到 break 语句)时, else 子句会被执行。

while test:  # 循环条件
    instructions1  # 循环体
else:  # 可选的else
    instructions2  # 如果循环没有被break终止,则执行
1.2
【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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