代码片段精选 #001:合并列表

这是本公众号推出一个#代码片段#的系列合集,分享平常学习或阅读过程中发现的实用代码片段(Code Snippets),会涉及 Python、JavaScript、TypeScritp、Swift等多种语言。

欢迎大家关注公众号获取最新推送,也可以进入合集页面点击订阅,直接获取合集更新推送。

合集传送门:代码片段精选

本文关键词:
45d0aec27599cb1a93134002c98a97fc.png

合并列表

将两个或多个列表合并为一个列表的列表,根据每个输入列表的位置合并元素。

  • 将 max() 与列表推导式( list comprehension )结合使用,可获取参数中最长列表的长度。

  • 将 range() 与 max_length 变量结合使用,循环次数与最长列表中的元素数量相同。

  • 如果列表短于 max_length,则对剩余项使用 fill_value(默认为无)。

  • zip() 和 itertools.zip_longest() 提供了与本代码段类似的功能。

04f2d0a168027158dbf1c6910c3e92fd.png
def merge(*args, fill_value = None):
  max_length = max([len(lst) for lst in args])
  result = []
  for i in range(max_length):
    result.append([
      args[k][i] if i < len(args[k]) else fill_value for k in range(len(args))
    ])
  return result

merge(['a', 'b'], [1, 2], [True, False]) # [['a', 1, True], ['b', 2, False]]
merge(['a'], [1, 2], [True, False]) # [['a', 1, True], [None, 2, False]]
merge(['a'], [1, 2], [True, False], fill_value = '_')
# [['a', 1, True], ['_', 2, False]]

Source: https://www.30secondsofcode.org/python/s/merge/

- EOF -

回复下方「关键词」,获取优质资源

回复关键词「 pybook03」,领取进击的Grey与小伙伴一起翻译的《Think Python 2e》电子版

回复关键词「书单02」,领取进击的Grey整理的 10 本 Python 入门书的电子版

👇关注我的公众号👇

告诉你更多细节干货

33585745455bcd9d7f180b554a0f854b.jpeg

欢迎围观我的朋友圈

👆每天更新所想所悟

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值