1、Python编程入门:基础概念与操作

Python编程入门:基础概念与操作

1. 编程概述

计算机能帮助我们完成众多任务,如阅读新闻、观看视频、玩游戏等。这些任务都需要用户提供输入,计算机则根据输入生成相应的输出。那么,计算机是如何知道要请求什么输入、对输入做出什么响应以及生成何种形式的输出呢?答案是:人们给计算机下达指令,计算机执行这些指令。

算法是解决问题的有限有效步骤序列。一个步骤要是明确且可执行的,才是有效的。步骤数量必须是有限的,这样才能完成所有步骤。在日常生活中,食谱、家具或玩具的组装说明、打开密码锁的步骤等都是算法的例子。

计算机程序是控制计算机行为的指令序列。这些指令告诉计算机何时执行读取输入、显示结果等任务,以及如何转换和处理值以实现预期的结果。在使用计算机解决问题之前,必须将算法转换为计算机程序,这个转换过程称为编程,执行转换的人被称为程序员。

计算机程序使用计算机编程语言编写。编程语言有精确的语法规则,必须严格遵守。违反这些规则会导致计算机报告错误,而不是执行程序员的指令。目前有多种不同的编程语言,每种语言都有其优缺点。常见的编程语言包括Java、C++、JavaScript、PHP、C#和Python等。尽管这些语言之间存在显著差异,但它们都能让程序员控制计算机的行为。Python编程语言相对容易学习,并且可以用于解决各种问题,下面将介绍Python中读取用户键盘输入、进行计算和生成文本输出的语句。

2. 存储和操作值

变量是计算机内存中存储值的命名位置。在Python中,变量名必须以字母或下划线开头,后面可以跟任意字母、下划线和数字的组合。变量通过赋值语句创建,要创建的变量名位于赋值运算符(用“=”表示)左侧,要存储在变量中的值位于赋值运算

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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