Python学习——Python标准库

本文介绍了Python标准库中的几个重要模块,包括sys模块和os模块。sys模块提供了与系统交互的功能,如获取命令行参数等。os模块则提供了一系列与操作系统交互的函数,使程序能够实现跨平台操作。

Python标准库

        Python标准库是随Python附带安装的,它包含大量极其有用的模块。熟悉Python标准库是十分重要的,因为如果你熟悉这些库中的模块,那么你的大多数问题都可以简单快捷地使用它们来解决。
        可以在Python附带安装的文档的“库参考”一节中了解Python标准库中所有模块的完整内容。

  • sys模块

        sys模块包含系统对应的功能。我们已经学习了sys.argv列表,它包含命令行参数。

  • os模块

        这个模块包含普遍的操作系统功能。如果你希望你的程序能够与平台无关的话,这个模块是尤为重要的。即它允许一个程序在编写后不需要任何改动,也不会发生任何问题,就可以在Linux和Windows下运行。一个例子就是使用os.sep可以取代操作系统特定的路径分割符。
        下面列出了一些在os模块中比较有用的部分。它们中的大多数都简单明了。
        ●     os.name字符串指示你正在使用的平台。比如对于Windows,它是'nt',而对于Linux/Unix用户,它是'posix'。
        ●     os.getcwd()函数得到当前工作目录,即当前Python脚本工作的目录路径。
        ●     os.getenv()和os.putenv()函数分别用来读取和设置环境变量。
        ●     os.listdir()返回指定目录下的所有文件和目录名。
        ●     os.remove()函数用来删除一个文件。
        ●     os.system()函数用来运行shell命令。
        ●     os.linesep字符串给出当前平台使用的行终止符。例如,Windows使用'\r\n',Linux使用'\n'而Mac使用'\r'。
        ●     os.path.split()函数返回一个路径的目录名和文件名。
        ●     os.path.isfile()和os.path.isdir()函数分别检验给出的路径是一个文件还是目录。类似地,os.path.exists()函数用来检验给出的路径是否真地存在。
        你可以利用Python标准文档去探索更多有关这些函数和变量的详细知识。你也可以使用help(sys)等等。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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