42、Python高级函数主题:列表推导式、生成器与迭代器

Python高级函数主题:列表推导式、生成器与迭代器

1. 列表推导式基础

列表推导式是一种强大的工具,它可以将任意表达式应用于一系列值,并将结果收集到一个新列表中。从语法上看,列表推导式用方括号括起来,提醒我们它会构建列表。其简单形式是在方括号内编写一个表达式,后面跟着类似 for 循环头的结构,且两者使用相同的变量。Python会在隐含的循环每次迭代时收集表达式的结果。

例如,要收集0到9的平方数,可以使用列表推导式:

>>> [x ** 2 for x in range(10)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

若使用 map 函数实现相同功能,通常会使用 lambda 表达式内联定义一个小函数:

>>> map((lambda x: x ** 2), range(10))
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

map 函数的代码比列表推导式稍长一点,复杂度也略高,但对于更复杂的表达式,列表推导式通常需要输入的代码量会显著减少。

1.1 添加测试和嵌套循环

列表推导式的功能比上述更强大。可以在 for 后面添加 if 子句来增

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建求解过程,重点关注不确定性处理方法需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习交叉验证。
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