2、Python 字符串操作与编程练习入门

Python 字符串操作与编程练习入门

1. 字符串操作

字符串和数字一样,可以使用运算符进行操作,也可以作为参数传递给函数。常见的字符串操作包括字符串拼接、计算字符串长度以及提取字符串中的单个字符。

1.1 字符串拼接

使用 + 运算符可以将两个字符串进行拼接,运算符右边的字符串会被追加到左边字符串的末尾,形成一个新的字符串。以下是一个示例代码,用于读取用户输入的名字并拼接成完整的格式:

# Read the names from the user
first = input("Enter the first name: ")
last = input("Enter the last name: ")
# Concatenate the strings
both = last + ", " + first
# Display the result
print(both)

1.2 计算字符串长度

字符串中字符的数量被称为字符串的长度。可以通过调用 len 函数来计算字符串的长度,该函数接受一个字符串作为唯一的参数,并返回该字符串的长度。以下是一个示例代码,用于计算用户输入名字的长度:

# Read the name from the user
first = input("Enter your first name: ")
# Compute its length
num_chars = len
【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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