从dir学到的

dir函数可以接受任何类型参数,如类型,对象,模块等.
下面一段程序将说明dir一个模块,类,对象时的情况:
 先写一个模块:
python 代码
 
  1. class Person:  
  2.     def __init__(self,name):  
  3.         self.name = name  
  4.     def getName(self):  
  5.         return self.name  
  6. heyhey = Person("jeff")  

另存为一个文件testdir.py
然后在控制台输入:
import testdir
>>> dir(testdir)
['Person', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', 'heyhey']
# 这里,列出整个模块里面包含的对象,不管是内置函数还是类,还是变量.Person是一个类,Heyhey是一个变量.
>>> dir(testdir.Person)
['__doc__', '__init__', '__module__', 'getName']
#这里列出Person类的所有方法和显示定义的属性,在构造函数里面出现有属性是没有出现,注意dir一个类实例的情况:
>>> dir(testdir.heyhey)
['__doc__', '__init__', '__module__', 'getName', 'name']
#实际上是dir一个Person对象.这个对象因为通过构造函数生成.而在执行构造函数的时候有了一个name的属性.这就是dir类与类实例有区别的原因,推而广之,dir不同的实例也有可能得到不一样的结果.
而这个,就是动态语言的"动态"之处鸟.卡卡.
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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