Divie into Python 读书笔记 第三章

本文深入讲解了Python中list、tuple及directory等数据结构的操作方法,包括定义、索引、切片、元素添加与删除等核心功能,并对比了list与tuple的特点与适用场景。

List
1.list [] 定义
2.List有负索引,list[-k]=lisk[n-k]
3.list的切片slice  li[m,n],从m到n(不包括)
 3.1 m到n没有区间,返回空的list
 3.2 list[:n] 返回从o到n的list
 3.3 list[n:] 返回n后面所有的list
4
  4.1 list.append() 向list添加元素
  4.2 list.insert(index, "new") 向list指定位置插入新元素
  4.3 list.extend()  连接2个list
  *** append 和 extend的区别: append如果添加的是list的话,list作为一个元素;而extend添加的list是连接2个list ***
  4.4 list.index(“param”) 返回list中param首次出现的位置;
        如果list中没有param,抛出异常;
        要测试某个元素是否在list中,用in:在的话返回True;否则返回False。
5.
   何谓Python中的True
    5.1 0 为false, 其他的数值为true
    5.2 “”为false,其他的字符串为true
    5.3 空list[] 为false,其他的list为true
    5.4 空tuple() 为false,其他的tuple为true
    5.5 空dictionary{}为false,其他的dictionary为true

6. list.remove("param") 删除param首次出现的位置
   和index() 一样,如果param不在list的话 抛出 x not in list 的异常

7. list.pop() 删除list.remove(-1) 并讲该值返回

8. list可以用+运算符连接,用*作为重复器


Tuple
1. tuple 是不可变的list
2. tuple 没有方法 index(), remove(), append(), extend()
3. tuple 可以用in查看元素是否在其中
4. tuple 支持随机访问,slice操作
5. tuple比list快,如果你定义了一个常量集合,比且唯一要做的就是遍历它,请使用tuple代替list
6. tuple是常量list,比list安全,防止被误修改
7. Tuples可以在directory中做key,但是list不行。  ** dierectory的key是不可变的
8. tuple 冻结一个list,list解冻一个tuple。。。


Directory
1. directory.keys() 返回一个包含所有key的list(无序的,不是按照输入的顺序)
2. directory.values() 返回一个包含所有alue的list
3.directory.items() 返回(key,value)组成的tuple

join只能用于元素是字符串的list


split分割成list,split("str",times) 第二参数可选为分割次数

Python中的格式化和C类似

映射list
   Python的强大特性之一是其对list的解析,它提供一种紧凑的方法,可以通过对list中每个元素应用一个函数,从而将一个list映射我另一个list

  

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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