pyhon中的集合set

python中的集合

特点(不可变数据类型):可存储多个、可变、不可重复的数据

所有操作函数:

在交互模式下输入:dir(set) 获取所有方法

add:增加

clear: 清空集合

copy:复制集合

difference:求差集

difference_update:求差集,并更新自己 

discard:

intersection:求交集

intersection_update:求交集 ,并更新自己

isdisjoint:

issubset:

issuperset:

pop:随机删除集合中的一个元素

remove:移除指定元素

symmetric_difference:

symmetric_difference_update:

union:求并集

update:

操函数:

由于集合是存储无序数据的(数据结构为哈希表加链表的组合),所以没有下标,不能通过下标增删改查,

  1. 增加:
    1. add(待增加的元素): 向集合中增加一个元素
  2. 删除:
    1. pop(): 随机删除一个集合中的元素
    2. remove(元素):移除集合中指定的元素
    3. clear():清空整个集合(集合的引用还是存在的)
  3. 修改:
    1. 查询到待修改的元素
    2. 用remove(元素值) 移除该元素
    3. 用add(修改后元素)向集合中增加修改后的元素
  4. 查询:
    1. 用成员操作符  in 遍历集合,找到与待查询相等的元素
  5. 特殊操作:
    1. 有两个集合集合a = set(), 集合 b  = set()
    2. 求集合数学中的并集
      1. a.union(b):求a与b数学中的并集,返回一个新的集合,a,b集合不变
      2. a.union_update(b):求a与b数学中的并集,更新a集合为a,b集合的并集,b集合不做任何改变
    3. 求集合数学中的交集
      1. a.intersection(b):求a与b数学中的交集,返回一个新的集合,a,b集合不变
      2. a.union_update(b):求a与b数学中的交集,更新a集合为a,b集合的交集,b集合不做任何改变
    4. 求集合数学中的差集(a中不相同部分):
      1. a.intersection(b):求a与b数学中的差集,返回一个新的集合,a,b集合不变
      2. a.union_update(b):求a与b数学中的差集,更新a集合为a,b集合的差集,b集合不做任何改变
  6. 其他操作:
    1. max(集合名):求集合中的最大的元素,并返回
    2. min(集合名):求集合中最小的元素,并返回
    3. len(集合名):求集合的长度(集合中的元素个数)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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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