Python简明教程学习笔记[目录]

本文档详细介绍Python编程语言的基础知识,包括环境配置、语法、数据结构、面向对象编程等内容,并提供了丰富的代码示例。

转自<<Python简明教程>>

该笔记是我入门Python的简单记录, 记录原则: 尽量记录其中的代码例子来说明Python的各种基础, 以方便以后快速查询使用.

        

一. Python的环境配置.

二. Python语法
         2.1 运算符
         2.2 if语句格式
         2.3 while语句
         2.4 for循环
         2.5 break 与continue
         2.6 函数的定义
                 2.6.1 简单例子
                 2.6.2 函数参数
                 2.6.3 局部变量与全局变量
                 2.6.4 函数参数的默认值
                 2.6.5 函数的返回值
                 2.6.6 函数的DocStrings
         2.7 Python的模块
                 2.7.1 使用
                 2.7.2 使用模块的__name__
                 2.7.3 制造你自己的模块
                 2.7.4 dir()函数
         2.8 数据结构
                 2.8.1 list
                 2.8.2 元组
                 2.8.3 字典
                 2.8.4 序列
                 2.8.5 参考(就是引用了)
                 2.8.6 更多字符串的内容
         2.9 一些例子
                 2.9.1 压缩指定文件为rar文件
                 2.9.2 压缩指定文件为rar文件(日期为目录, 时间为文件名)
                 2.9.3 动态输入文件名
三. Python的面向对象编程
         3.1 Python的类的基础
                 3.1.1 创建一个类
                 3.1.2 self 相当于C++的this指针
                 3.1.3 使用类对象的方法
                 3.1.4 __init__方法(相当于C++中构造函数)
                 3.1.5 类与对象的方法
                 3.1.6 继承
         3.2. Python的输出输入
                 3.2.1 Python读写文件
                 3.2.2 储存器(用户Python对象的序列化/持久化)
         3.3 异常处理
                 3.3.1用 try..finally 捕捉异常
                 3.3.2 抛出异常
                 3.3.3 try..finally
         3.4 Python的标准库
                 3.4.1 sys模块
                 3.4.2 os模块
         3.5 Python其他的一些知识
                 3.5.1 一些特殊的方法
                 3.5.2 单语句
                 3.5.3 列表综合
                 3.5.4 在函数中接收元组和列表
                 3.5.5 lambda形式(这个不是很明白)
                 3.5.6 exec和eval语句(这个强大啊)
                 3.5.7 assert语句
                 3.5.8 repr函数
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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