python 入门笔记

最近在打算学习一点高端的东西,先打打基础,学习一下Python,记录下笔记。

def sortbob(data):  # 冒泡排序
    for i in range(len(data) - 1):
        for j in range(len(data) - 1 - i):
            if data[j] > data[j + 1]:
                data[j], data[j + 1] = data[j + 1], data[j]
    return data


def power(x, n):  # 计算次方
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s


def cout99():  # 输出九九乘法表
    for i in range(1, 10):
        for j in range(1, i + 1):
            print('%d x %d = %d \t' % (i, j, i * j), end='')
        print()


def judgeyear():  # 判断闰年
    import calendar
    year = int(input("请输入年份: "))
    check_year = calendar.isleap(year)
    if check_year:
        print("是闰年")
    else:
        print("不是闰年")


def turnTo():  # 进制转换
    da = int(input("输入数字: "))
    print("十进制: ", da)
    print("二进制: ", bin(da))
    print("八进制: ", oct(da))
    print("十六进制: ", hex(da))


def creatdaydata():  # 生成日历
    import calendar
    # yy = int(input("输入年份: "))
    # mm = int(input("输入月份: "))
    # print(calendar.month(yy, mm))

    monthnumber = calendar.monthrange(2016, 7)
    print(monthnumber)


def teststr():
    str = "New Test Exam"
    print(str.isalnum())  # 全数字或字母
    print(str.isalpha())  # 全字母
    print(str.isdigit())  # 全数字
    print(str.islower())  # 全小写
    print(str.isupper())  # 全大写
    print(str.istitle())  # 所有首字母大写
    print(str.isspace())  # 全空白字符


def testfile():#encoding="UTF-8"
    with open("test.txt", "wt") as out_file:
        out_file.write("该文本写入测试!")
    with open("test.txt", "rt")as in_file:
        text = in_file.read()
    print(text)


testfile()

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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