7、Python函数的深入解析与实践

Python函数的深入解析与实践

1. 函数中的变量

函数在执行任务时会使用多个变量,这些变量主要包括以下两类:
- 参数变量 :例如 width fill ,它们在函数被调用时创建。
- 循环控制变量 :如 for 循环中的 i ,在循环开始执行时创建。

这些变量都属于局部变量,只能在函数内部访问。此外,在函数体中通过赋值语句创建的变量同样是局部变量。

2. 返回值

并非所有函数都会返回结果,像之前提到的绘制盒子的函数,它只是在屏幕上打印字符,不会计算需要存储在变量中并在程序后续使用的结果。但很多函数确实需要返回值,例如 math 模块中的 sqrt 函数,它会计算参数的平方根并返回该值,以便用于后续计算; input 函数会读取用户输入的值并返回,供程序后续使用。

函数使用 return 关键字返回值,其后面紧跟要返回的值。当执行 return 语句时,函数会立即结束,并将控制权返回到调用该函数的位置。例如:

return 5

上述语句会立即结束函数的执行,并将 5 返回给调用该函数的地方。

返回值的函

【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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