[Built-in Functions] - O

本文深入探讨了Python中的oct()函数用于转换整数为八进制表示的字符串,并详细介绍了open()函数的用法及不同读写模式。同时,通过ord()函数展示了如何获取ASCII字符的十进制整数值。

[Built-in Functions] - O


oct(x)

本函数是转换整数x为八进制表示的字符串。如果对象x不是一个整数,需要这个对象提供__index__()方法来返回一个整数。

#oct()
print(oct(123))  
print(oct(8))  
print(oct(0x26))  
print(oct(16))
# 结果输出如下:
0o173
0o10
0o46

注:bin()、oct()、hex()的返回值均为字符串,且分别带有0b、0o、0x前缀。


open(name[, mode[, buffering]])

# 读写模式的类型如下:

w       以写方式打开,

a        以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)
r+       以读写模式打开
w+     以读写模式打开 (参见 w )
a+      以读写模式打开 (参见 a )
rb       以二进制读模式打开
wb      以二进制写模式打开 (参见 w )
ab       以二进制追加模式打开 (参见 a )
rb+     以二进制读写模式打开 (参见 r+ )
wb+    以二进制读写模式打开 (参见 w+ )
ab+     以二进制读写模式打开 (参见 a+ )


注:
1. 使用'W',文件若存在,首先要清空,然后(重新)创建。

2. 使用'a'模式,把所有要写入文件的数据都追加到文件的末尾,即使你使用了seek()指向文件的其他地方,如果文件不存在,将自动被创建。


ord(c)

参数是一个ascii字符,返回值是对应的十进制整数。

>>> ord('a')
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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,通过学优化器加速函(MOA)和学优化概率(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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