Python基础————18、字典

本文介绍了Python字典的基本概念,包括其特点、创建方式、访问与修改元素的方法,以及如何删除字典元素等内容,并提供了丰富的实例。

Python 字典

字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。

字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割,每个键值对之间用逗号 , 分割,整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示:


键必须是唯一的,但值则不必。

值可以取任何数据类型,但键必须是不可变的,如字符串,数字或元组。

一个简单的字典实例:


也可如此创建字典:


访问字典里的值

把相应的键放入熟悉的方括弧,如下实例:


以上实例输出结果:


如果用字典里没有的键访问数据,会输出错误如下:


以上实例输出结果:


修改字典

向字典添加新内容的方法是增加新的键/值对,修改或删除已有键/值对如下实例:

以上实例输出结果:


删除字典元素

能删单一的元素也能清空字典,清空只需一项操作。

显示删除一个字典用del命令,如下实例:

但这会引发一个异常,因为用del后字典不再存在:


注:del()方法后面也会讨论。

字典键的特性

字典值可以没有限制地取任何python对象,既可以是标准的对象,也可以是用户定义的,但键不行。

两个重要的点需要记住:

1)不允许同一个键出现两次。创建时如果同一个键被赋值两次,后一个值会被记住,如下实例:

以上实例输出结果:


2)键必须不可变,所以可以用数字,字符串或元组充当,所以用列表就不行,如下实例:


以上实例输出结果:


字典内置函数&方法

Python字典包含了以下内置函数:

Python字典包含了以下内置方法:

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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