4、Python 中数字和字符串编程基础

Python 中数字和字符串编程基础

在 Python 编程里,数字和字符串是极为重要的数据类型。本文将详细介绍如何定义和使用变量、常量,理解整数和浮点数的特性与限制,认识注释和良好代码布局的重要性,编写算术表达式和赋值语句,创建读取、处理输入并显示结果的程序,学习使用 Python 字符串,以及利用基本形状和文本创建简单的图形程序。

1. 变量

在程序进行计算时,我们常常需要存储数值以便后续使用。在 Python 程序中,我们使用变量来存储这些数值。下面通过一个具体问题来阐述变量的使用。

问题描述:软饮料有罐装和瓶装两种形式。一家商店提供六罐 12 盎司装的罐装饮料,其价格与一瓶两升装的饮料相同。那么,我们应该选择购买哪种呢?(12 液盎司约等于 0.355 升)

1.1 定义变量

变量是计算机程序中的存储位置,每个变量都有一个名称并持有一个值。可以将变量类比为停车场的停车位,停车位有一个标识符(如 “J 053”),可以停放车辆;变量有一个名称(如 cansPerPack),可以存储一个值(如 6)。

使用赋值语句将值存储到变量中,示例如下:

cansPerPack = 6

赋值语句的左边是变量,右边是具有值的表达式,该值会被存储到变量中。当变量首次被赋值时,它会被创建并初始化。之后,该变量可以在其他语句中使用,例如:

print(cansPerPack)

如果对已存在的变量赋

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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