


Einschränkungen der Rekursionstiefe und Überwindung von Stapelüberlauffehlern
Bei der Arbeit mit rekursiven Funktionen in Python kann es aufgrund des Erreichens des Maximums zu einem RecursionError kommen Rekursionstiefe. In diesem Fall entsteht der Fehler durch den Stapelüberlauf, der durch die nicht optimierte Endrekursion der Funktion verursacht wird.
Um die maximale Rekursionstiefe zu bestimmen, verwenden Sie sys.getrecursionlimit():
import sys print(sys.getrecursionlimit())
Das ist möglich Ändern Sie das Rekursionslimit mit sys.setrecursionlimit(), aber seien Sie so vorsichtig wie möglich gefährlich.
sys.setrecursionlimit(1500)
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Python keine funktionale Sprache ist und die Schwanzrekursion möglicherweise nicht immer effizient ist. Das iterative Umschreiben des Algorithmus ist oft die bessere Lösung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mit Einschränkungen der Rekursionstiefe und Stapelüberlauffehlern in Python umgehen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

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