Xman整理篇___关于Python的一些基础方法及函数

本文介绍了Python的基础知识,包括列表排序方法如sort()和sorted()、for循环的使用、基础函数如range()和列表解析,以及if语句、输入函数input()等。通过实例展示了如何运用这些工具进行数据处理。
print(hello,Xman!)

1.简单方法

sort()方法:对列表进行永久性排序,若返序,只需向sort()方法传递参数 reverse=True

用法: 表 . sort()  or  表 . sort(reverse = True)

sorted()方法:对列表进行临时性排序,若返序,只需向sort()方法传递参数 reverse=True

cars = ['bmw','audi','toyota','subaru']
cars.sort()
print(cars)
print(sorted(cars))#对比
print(cars)

reverse():倒着打印,永久性操作                        len(): 确定列表的长度

用法:表 . reverse()                                           用法:len(表)

2. for循环

for magician i magicians  :for 循环结束后,通常,需要提供总结性输出或接着执行程序必须完成的其他任务

使用for循环处理数据是一种对数据集执行整体操作的不错的方式

for循环是遍历数据集的每一个元素

不要遗漏了冒号:

3.一些基础函数 for循环 、while循环、break退出循环

range():生成一些列数字

for i in range(1,11)
    print(i)

l列表解析:只需要写一行代码就能生成一个列表

列表解析将for循环和创建新元素的代码合并成一行,并自动附加新元素

squares=[value **2 for value in range(1,11)]
print(squares)

while循环不会迭代list或tuple的元素,而是根据表达式判断循环是否结束

用for或while循环时,如果要在循环体内直接退出循环,可以使用break 语句

sum = 0
x = 1
while True:
    sum=sum+x
    x=x+1
    if x>100:
        break
print(sum)

在循环过程中,可以用break退出当前循环,还可以用continue跳过后续循环代码,继续下一次循环

L=[75,89,45,62,99,63]
sum=0.0
n=0
for x in L:
    if x< 60:       #只统计及格(>60分)的平均分
        cotinue
    sum=sum+x
    n=n+1
print(sum/n)
    

4.if语句(if-elif-else)

每条if语句的核心都是一个值为True或False的表达式,这种表达式称为条件测试。

如果条件值为True,Python就执行紧跟在if语句后面的代码,如果为False,Python忽略这些代码

要判断特定的值是否包含在列表中,可使用关键字in

5.input()函数的工作原理

函数input( ) 让程序暂停运行,等待用户输入一些文本,获取用户输入后,python将其存储在一个变量中,以方便使用

6.关于切片

L[::2] 每两个元素取前一个

L[:]   #相当于复制一个表, 返回   L=[ 'Adma','Bart','Paul','Lisa' ]
L[::2]  #第三个参数是每N个取一个,  返回['Adma','Paul']

range(1,101)

ptint(L[2::3])   #3 的倍数

print(L[4:50:5])  #不大于50的倍数

7.关于迭代

迭代永远是取出元素本身,而非元素的索引

有时,需要拿到索引使用enumerate( ) 函数

L=[ 'Adma','Bart','Paul','Lisa' ]
for index,name in enumerate(L):
    print(index,'-',name)

enumerate()函数自动把每个元素变成(idex,element)这样的tuple

8.生成列表&条件过滤

[x * x for x in range(1,11)]

生成例如:

print([x*x+1 for x in range(1,100,2)  #生成[1*2,3*4,5*6,7*8,...99*100]

过滤例如:

print([x * x for x in range(1,11) if x % 2 ==0])

有了if条件,只有if判断为True时,才能把循环的当前元素添加到列表

例题:

def Xxxx(L):
    return [x.upper() for x in L if isinstance(x,str)]  #L列表满足是字符串,返回结尾为大写  
                                                      #isinstance(x,str)判断x是否是字符串
print(Xxxx(['hello','HAha','world']))

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 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进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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