python函数

刚接触python,感觉语法简洁,大方,小巧,玲珑

官方定义(google翻译):

 

Python是一种编程语言,可以让你的工作更迅速,更有效地融入你的系统你可以学习如何使用Python和看到几乎眼前利益生产率和降低维护成本。 

 

 

 

python函数接触,定义用def

 

 

 

1.python函数
>>> def test(x) :
 x=x+1
 return x

>>> test(9)
10
>>>
函数体一定要注意缩进,还有冒号


>>> def test():
 sum=1+1

 
>>> a=test()
>>> a
>>>
>>> print a
None
>>>
没有return语句,返回None

 


>>> def test(x,y):
 print x,'--',y

 
>>> test(3,6)
3 -- 6
>>> def test(y=5,x=9):
 print x,'---',y

 
>>> test()
9 --- 5
>>> test(45)
9 --- 45
>>>
python支持缺省参数

 

python变量作用域
>>> globalInt =   9
>>> def test():
 localInt=10
 return globalInt+localInt

>>> print test()
19
>>> print globalInt
9
>>> print localInt

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#55>", line 1, in <module>
    print localInt
NameError: name 'localInt' is not defined
>>>


>>> g=90
>>> def test():
 g=89
 return 'g=',g

>>> test
<function test at 0x011DF970>
>>> test()
('g=', 89)
>>>

python中global和php中一样
>>> g=90
>>> def test():
 global g
 g='this is global var'
 return g

>>> print test()
this is global var
>>>

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。
评论
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