python_基础学习_命名规范/编码/注解

本文介绍了Python编程中的基本规范,包括变量命名规则、字符编码及注释的使用方式。重点讲解了变量名的构成规则,提供了合法变量名的例子,并列举了Python中的关键字。此外,文章还解释了ASCII、GB2312、GB18030、Unicode、UTF-8等字符编码的区别及应用场景。

一、命名规范

·变量名只能是字母,数字下划线的任意组合

·变量名的第一个字符不能是数字

·变量名不能是关键字

打印关键字代码:

import keyword
kv=keyword.kwlist
print(kv)

['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'break',

'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else',

'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', '

in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass',

'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']

可以命名格式:

name=“我”       my_name="我"     MyName="我"    __name=“我”


二、字符编码(py2 使用中文需要转码)

ASCII 2**8  1bytes

gb2312 ------gb1.0-----gb18030----unicode 2bytes-----utf-8 EN:1bytes CH:2bytes

计算机采取二进制是因为电子元件,通过电流的通路就是1和0

最开始 (0,1)最多表示1,第二位开始从2开始(1,0)最多表示3,第三位从4开始最多表示7

也就是  111=7    011=6  101=5  001=4  110=3 010=2 100=1


三、注释

#或者''''''

例一(#):

#打印一句话
print("hello world")
例二(''''''):
'''打印一
   句话'''
print("hello world")
例三(注意''''''也可以表示多行文本信息)
msg='''打印一
   句话'''
print(msg)
 





内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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