python--元组

本文介绍了Python中元组的基本概念及用法,包括元组的创建、访问、运算以及相关函数的使用。通过实例展示了元组与其他数据类型的交互,并强调了元组的不可变特性。

元组 :

Python 的元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改。
元组使用小括号(  )列表使用方括号[  ]。
元组创建很简单,只需要在括号中添加元素(不分数据类型),并使用逗号隔开即可。

元组  创建的时候,既定,不会被改变      增 删 改都不可以

t=(1,2,'top',[1,2,3],'汉子')
print(t)   #打印为 (1, 2, 'top', [1, 2, 3], '汉子')
print(len(t))   #打印为  5
print(type(t))  #打印为   <class 'tuple'>
逐个赋值 :      一 一 对应   多出报错   少了也会报错

a,b,c=1,2,3
print(a,b,c)  #打印为1 2 3
t=('a',2,'数值')
a,b,c=t
print(a,b,c)   #打印为a 2 数值
空元组  :

a=(12)
print(type(a))    #打印为<class 'int'>
a=(12,)   #需要添加  ,  号   才可以变为元组
print(type(a))  # 打印为<class 'tuple'>

访问 --> 切片的方法

t=(1,2,'top',[1,2,3],'汉子')
#用循环的方法
for i in range(len(t)):
    print(t[i])
for i in t:
    print(i)
#用切片的方法
print(t[:])   #打印为(1, 2, 'top', [1, 2, 3], '汉子')
print(t[::-1])  #  打印为('汉子', [1, 2, 3], 'top', 2, 1)

运  算  : 

t=(1,2,'top')
t1=t*2  #  *乘
print(t1)    #打印为 (1, 2, 'top', 1, 2, 'top')
t2=t1+t  #相加
print(t2)   #打印为   (1, 2, 'top', 1, 2, 'top', 1, 2, 'top')

函    数

最大值   最小值:    最大值   最小值  根据 ASCII表排序

t=('a','b','c','A')
print(max(t))   #打印为  c
print(min(t))   #打印为   A

tuple()  构造函数  创建一个元组格式的数据格式   内容是将-->小括号里面的列表转化为元组

tu=tuple()
print(tu)   #打印为   ( )
print(type(tu))    #打印为  <class 'tuple'>
tu=tuple([1,2,3,3])
print(tu)    #打印为 (1, 2, 3, 3)
print(type(tu))   #打印为  <class 'tuple'>






【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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