初识Python

1. 简介

  1. 面向对象
  2. 跨平台
  3. 解释型
  4. 强制使用空白符作为缩进
  5. 全栈型语言

2. 应用领域

  1. Linux/UNIX运维
  2. 命令行程序开发
  3. GUI程序开发(PyQt、Kivy等)–》图形用户界面
  4. Web开发(Django等框架)
  5. 移动App开发(PyQt、Kivy等)
  6. 服务端程序开发(基于Socket等协议)
  7. 网络爬虫(Scrapy等框架)
  8. 数据分析
  9. 深度学习
  10. 科学计算

3. Python API文档

Python3.8.0文档

4. 下载

Windows版下载地址
Python Releases for Windows
MAC版下载地址
Python Releases for Mac OS
Linux版下载地址
Python Source Releases
也可以直接安装Anaconda,具体安装过程自行百度
Anaconda的下载地址

5. 安装注意事项(Windows7下为例)

  1. 直接运行Python.exe
  2. 建议勾选Add Python to PATH选项,为了防止系统找不到python的位置
  3. 如果忘记勾选Add Python to PATH选项,则需要手动添加PATH环境变量,操作步骤:
    1. 在桌面上右击“计算机”,选择“属性”,会打开“系统”窗口
    2. 单击“系统”窗口左侧“高级系统设置”,弹出“系统属性”对话框
    3. 单击“系统属性”对话框下方的“环境变量”按钮,弹出“环境变量”对话框
    4. 环境变量对话框中有两个列表框,分别是“编辑用户变量”和“编辑系统变量”,区别为“编辑用户变量”的意思是当前设置的PATH只针对于当前用户起作用,而对于使用这台电脑的其他人不起作用,“编辑系统变量”针对于所有用户而言的,对所有使用这台电脑的用户PATH都起作用,二者随意挑选
    5. 观察所选列表中有无PATH环境变量,如果有,直接选择“编辑”,将“变量值”里面的光标移动到最后面,加上分号(;),然后将Python的安装目录的路径(如果没有更改过,则默认为C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38)复制到“变量值”里面即可;如果没有PATH,则选择新建PATH,“变量值”的设置和前面一样。
    6. 设置完成后,打开Windows命令行工具(Win+R,输入cmd,回车),输入Python,看是否输出对应的版本号,如果正确输出,则安装成功,反之返回步骤5,检查问题所在,解决问题

4. 运行方式

  1. 直接通过Python命令运行
  2. 在Python IDE中运行
  3. 在Python的REPL环境中运行

5. 编译和运行过程

Python源代码(.py)–>Python解释器 -->Python字节码文件(.pyc,Python Byte Code)–>PVM(Python Virtual Machine,Python虚拟机)–>输出结果

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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