Python BIF_02 :filter 内置函数示例( 搬运 )

本文详细介绍Python中filter()函数的使用方法,包括如何通过匿名函数和自定义函数过滤序列,生成符合特定条件的新列表。并通过实例展示了如何使用filter()筛选出偶数和素数序列。

· 'filter()' 用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素并返回由符合条件元素组成的新列表


filter() 函数在 Python2 中返回的是一个 list,可以直接使用,但在 Python3 中返回的是一个类,需要将其转换为 list 才能够使用

import math

eg.1 返回一个偶数序列( 匿名函数 )

>>> list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10))) # lambda 表达式
[0, 2, 4, 6, 8]

eg.2 返回一个素数序列

def isPrime(x):
    if x <= 1:
        return False
    for val in range(2, int(math.sqrt(x)) + 1):
        if x % val == 0:
            return False
    return True

l = [x for x in range(1, 101)]

newlist = list(filter(isPrime, l))
>>> newlist
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]

 

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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