Python 项目开发入门与进阶(第7天)

本文详细介绍了Python中集合的基本概念与操作方法,包括集合的创建、特性及常用操作如交集、并集等。此外,还深入探讨了字符串格式化的多种方式,通过实例展示了如何使用传统的百分号方法以及format方法进行高效格式化。
1.集合
由不同元素组成
元素不可变
元素是无序的
s = {1,2,3}
s = set('hello')
s = set(['hello', 'World'])
2. 集合特征
add()
clear()
copy()
pop()#随机删除
remove()#删除不存在就会报错
discard()#删除不存在不会报错
intersection()#求交集&
union()#求并集|
difference()#求差集-
symmetric_difference#求交叉补集^
difference_update()#求差集并更新
intersection_update()
isdisjoint()#是否有非空交集
issubset()#是否是子集
issuperset()#是否是父集
3. frozenset()#不可变集合
4.字符串格式化
print('I am %s'%'mfc')
print('I am %s,my age is %d'%('mfc', 29))
print('I am %s,my score is %.2f %%'%('mfc', 99.521))
print('I am %(name)s,my score is %(age).2f'%{'name':'mfc', "age":99.521))
5.format
tp = 'I am {}, age {}'.format("Seven", 18)#应该一一对应
tp = 'I am {1}, age {0}'.format("Seven", 18)
tp = 'I am {name}, age {age}'.format(name = "Seven", age=18)
tp = 'I am {name}, age {age}'.format(**{'name' : "Seven", 'age'=18})
tp = 'I am {0[0]}, age {1[0]}'.format([0,1], [2,3]})
tp = 'I am {:s}, age {:d}'.format("Seven", 18)
tp = 'I am {:s}, age {:d}'.format(*["Seven", 18])
6. 函数定义
def test(x):
"the function definitions"
x += 1
return x

def:定义函数的关键字
test:函数名
():形参
“”:文档描述
x += 1:代码块
return:返回值
7. 过程:没有返回值的函数, 
无返回值,默认是none
一个返回值,就是这个对象
多个返回值,就是元组
8. 函数参数
形参,实参
位置参数,关键字参数
位置参数必须在关键字参数左边
默认参数
参数组:非定长参数, **字典,*列表
需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模优化调度策略。研究结合实际电力负荷电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注同优化算法在调度模型中的实现细节参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率模型精度。
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