for循环

理解Python for循环与迭代

for循环(有限循环)(轮流坐凳子)

  • 相比较来说,while是死循环

  • 结构:

    for i in xxx:
    for   关键字
    i 变量名
    in    关键字
    xxx   可迭代对象
    str字符串
    list列表
    tuple
    set
    dict
    range范围
    bool(非可迭代对象)布尔类型
    int(非可迭代对象)整型
  • name = "alex"

    for i in name: #赋值是for循环帮忙做的,即轮流坐凳子,到最后一个就不会再换人了

    print(name) ---> 结果:a\n l\n e\n x\n

  • eg:面试题

    for a in "alex":

    ​ pass

    print(a) ---> 输出结果:x

    原因:a意味着字符串里的某个字符。

  • for i in "alex":

    ​ print(123) ---> 结果:123\n 123\n 123\n 123\n

  • for a in "330112":
        a = "a" + a + "b"
    print(a)  --->    a2b
    a曾被赋值过a3b a3b a0b a1b a1b,只不过都没有输出,直到a2b才被输出
    
    num = 5
    while num:
      count = 1
      for i in "alex"     # 借助你的循环次数
          print(i + str(count))
          #输出结果:a1\n  b1\n    c1\n    a2\n...
      count += 1
      num -= 1

转载于:https://www.cnblogs.com/Guoxing-Z/p/11494978.html

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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