Python 数据类型

#计算机中的存储单位换算
#字节:byte 写作‘B’ 1B= 8b(bit)
#1024B = KB     1024KB = 1MB
#1024MB = 1GB   1024GB = 1TB


#进制转换
#计算机是基于2进制 基数是0 和 1逢2进一
#0b110100 = 2^5 + 2^4 + 2 ^2  = 52
#由于二进制稳定性高(只有0,1两种状态),技术上容易实现,与现实逻辑相吻合。这是
#使用二进制的主要原因

#数据类型
# Python中常见的数据类型有 整型(int)、浮点数(float)
#字符串(string)、列表(list)、元组(tuple)、集合(set)、字典(dict)
# float
b = 1.23456
print(b, type(b)) # 1.23456 <class 'float'>

#科学计数法
c = 1.23456e5
print(c) #123456.0

#复数(complex):
d = 9 + 6j
print(type(d)) #<class 'complex'>

#布尔(bool) 只有True或者False
print(3>2) #True
print(3<2) #False

#空类型(None)
print(None) #None

#原始字符
#在字符串格式前面添加一个'r'即可
f = r'hello\n world'
print(f) #hello\n world

#列表(list)
list1 = ['Python',1, 1.23456,'列表']
print(list1, type(list1)) #['Python', 1, 1.23456, '列表'] <class 'list'>
#list的下标是从0开始的,可以通过下标获取元素
print(list1[0]) #Python
#获取的下标不存在会报错
#print(list1[4]) #IndexError: list index out of range


#元组(tuple) 元组是不可以修改的
tuple1 = ( 1,2,3,4,5,6)
print(tuple1, type(tuple1)) #(1, 2, 3, 4, 5, 6) <class 'tuple'>
#同list一样, tuple 也是通过下标访问元素
print(tuple1[0]) #1
#单个元素的元组
tuple2 = (1,)
print(tuple2, type(tuple2)) # (1,) <class 'tuple'>

#集合 (set) 是无序的
set1 = {1,2,3,4,5,6}
set2 = {4,5,6,7,8,9}
print(set1, type(set1)) #{1, 2, 3, 4, 5, 6} <class 'set'>
#交集
print(set1 & set2) #{4, 5, 6}
#并集
print(set1 | set2) #1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
#差集
print(set1 - set2) # {1, 2, 3}
print(set2 - set1) # {8, 9, 7}
#定义空集合的正确方法
s = set()
print(s) #set()
#而不是
s = {}
print(s, type(s)) #{} <class 'dict'>

#字典(dict)
d = {'姓名:':'梦江','年龄':'18','职业:':'工程师'}
print(d,type(d)) #{'姓名:': '梦江', '年龄': '18', '职业:': '工程师'} <class 'dict'>
print(d['姓名:']) #梦江
#当访问不存在的键会报错
#print(d['age'])
#get方法可以获取value,有就返回,没有None
print(d.get('住址:')) #None
# 通过get添加默认值
print(d.get('住址:','北京市')) # 北京市
#统计元素出现的个数
print(len(d)) # 3 这里是键值对的个数
print(len(set1)) # 6




内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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