python——元组

最新推荐文章于 2024-12-01 20:45:08 发布

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元组（Tuple）：与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改

不同元素组成的序列

用于存储一串信息，数据之间用“，”分隔

元组用（）定义，元组只包含了一个元素时，需要在元素后加一个逗号

应用场景：

函数的参数和返回值，一个函数可以接受任意多个参数，或者一次返回多个数据

格式字符串，格式化字符串后面的（）本质上就是一个元组

让列表不可以被修改，以保证数据安全

列表和元组之间的转换

列表——>元组：tuple(list)

元组——>列表：list(tuple)

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python——元组解包

pumpkin84514的博客

08-18

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元组解包（Tuple unpacking）是 Python 中的一种语法，允许将元组中的值直接赋给多个变量。元组解包的本质是根据元组的结构，将其中的元素按顺序分别赋值给对应的变量。它不仅适用于元组，还可以用于列表和其他可迭代对象。元组解包使代码更加简洁和易读，尤其在需要处理多个返回值、遍历可迭代对象时。它简化了多个变量的赋值操作，并可以与各种数据结构配合使用。

Python——元组

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Python——元组

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C++——引用

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C++引用： C++中引用是一个别名，也就是说，它是已经某个已存在变量的另一个名字，一旦把引用初始化为某个变量，就可以使用该引用名称或变量名称来指向变量 C++引用和指针：引用和指针很容易混淆，但他们之间有以下区别： 1.引用不存在空引用，引用必须连接到某块合法空间 2.一旦引用被初始化为一个对象，就不能指向另一个对象 3.引用必须在创建时初...

七、Python —— 元组、集合和字典

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集合是 Python 中最常用的数据结构之一，用来。是 Python 中最常用的数据结构之一，用来。类似于列表，集合也可以用。类似于列表，字典也可以用。，会在下一小节里介绍字典。元组跟列表类似，只是。括起来，中间的元素用。注意，集合中的元素是。注意，字典中的元素是。

Python基础——元组

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文章目录元组简介创建和访问一个元组更新和删除元组常用操作符元组简介前一篇文章介绍了Python中的列表，元组和列表最大的区别就是你可以任意修改列表中的元素，可以任意插入或删除一个元素，而对元组是不行的，元组是不可改变的。创建和访问一个元组列表和元组，除了不可改变这个显著特征外，还有一个明显区别是，创建列表用的是中括号[]，而创建元组大部分时候用的是小括号()。访问元组的方式与列表无异：也使用分片的方式来复制一个元组：此外，从一开始也强调过，不能修改元组中的元素：关于创

Python基础——元组的应用与操作

weixin_44283682的博客

07-31

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在Python编程中，元组是一种常用的数据结构，与列表类似，它可以存储多个元素，但不同的是，元组是不可变的。这种特性使得元组在某些需要确保数据不可变的场景下，比列表更适合使用。本篇文章将详细介绍元组的定义、操作，以及元组在实际应用中的优势和场景。元组是一种有序的数据结构，可以存储多个元素。这些元素可以是不同类型的，类似于列表。元组使用圆括号()定义，元素之间用逗号分隔。

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weixin_45054387的博客

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元组的定义：元组是有序的，不可修改的，以逗号分隔的，以小括号包围的序列，可以通过**()和tuple()**函数定义，不能修改，只有在定义的一瞬间修改。 A = (1,2,3)#这就是一个元组优点：遍历元组比列表快元组不可变，元组中数据被写保护，一些软件比较重要的数据通过元组进心存储 ...

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元组拆包可以应用到任何可迭代的对象上，但是要求可迭代对象中的元素数量必须要跟接收这些元素的元组的空档一致，以下是元组拆包可能出现的情况。 1、最简单的拆包形式就是平行复制，也就是说把一个可迭代对象里的...

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Python 元组的使用 Python 的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号 ( )，列表使用方括号 [ ]。元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。 >>> tup1 = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000) >>> tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 ) >>> tup3 = "a", "b", "c", "d" # 不需要括号也可以 >>&g

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2024年中国城市低空经济发展指数报告

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内容概要：《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布，指出低空经济作为新质生产力的代表，已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系，评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅，分别以91.26和84.53的得分领先，展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL（电动垂直起降飞行器）和直升机等产品，广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展，预计到2026年市场规模将突破万亿元。适用人群：对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。使用场景及目标：①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力；②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测；③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力；④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。其他说明：报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性，提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展，各地应找准自身比较优势，实现差异化发展。

多智能体协同编队控制：无人机编队背后的Python实现与关键技术解析

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四旋翼飞行器模型预测控制(MPC)的Matlab实现及其设定点收敛保证

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内容概要：本文探讨了基于MATLAB2020b平台，采用CNN-LSTM模型结合人工大猩猩部队(GTO)算法进行电力负荷预测的方法。首先介绍了CNN-LSTM模型的基本结构及其在处理多变量输入（如历史负荷和气象数据）方面的优势。随后详细解释了如何通过GTO算法优化超参数选择，提高模型预测精度。文中展示了具体的MATLAB代码示例，包括数据预处理、网络层搭建、训练选项设定等方面的内容，并分享了一些实践经验和技术细节。此外，还讨论了模型的实际应用效果，特别是在某省级电网数据上的测试结果。适合人群：从事电力系统数据分析的研究人员、工程师，以及对深度学习应用于时间序列预测感兴趣的开发者。使用场景及目标：适用于需要精确预测未来电力负荷的情况，旨在帮助电力公司更好地规划发电计划，优化资源配置，保障电网安全稳定运行。通过本研究可以学习到如何构建高效的CNN-LSTM模型，并掌握利用GTO算法进行超参数优化的具体步骤。其他说明：文中提到的一些技巧和注意事项有助于避免常见错误，提高模型性能。例如，合理的数据预处理方式、适当的超参数范围设定等都能显著改善最终的预测效果。

机器学习（深度学习）：用于脑肿瘤的带有边界框的磁共振成像

04-25

数据集一个高质量的医学图像数据集，专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍：该数据集包含5249张脑部MRI图像，分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框（Bounding Boxes），并按照脑肿瘤的类型分为四个类别：胶质瘤（Glioma）、脑膜瘤（Meningioma）、无肿瘤（No Tumor）和垂体瘤（Pituitary）。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度，包括矢状面、轴面和冠状面，能够全面覆盖脑部解剖结构，为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注：边界框是通过LabelImg工具手动标注的，标注过程严谨，确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖：图像从不同的MRI扫描角度拍摄，包括矢状面、轴面和冠状面，能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选：数据集在创建过程中经过了彻底的清洗，去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像，保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型，以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础，能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源，能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具，从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。

STM32F103 CAN通讯与IAP升级Bootloader源码解析及硬件设计

04-25

内容概要：本文详细介绍了STM32F103的CAN通讯和IAP升级Bootloader的源码实现及其硬件设计。首先，针对CAN通讯部分，文章深入探讨了CAN外设的初始化配置，包括波特率、位时间、过滤器等重要参数的设置方法，并提供了一段完整的初始化代码示例。接着，对于IAP升级Bootloader，文中讲解了通过CAN总线接收HEX文件并写入Flash的具体实现步骤，以及如何安全地从Bootloader跳转到应用程序。此外，文章还附上了原理图和PCB文件，有助于理解和优化硬件设计。最后，作者分享了一些实用的调试技巧和注意事项，如终端电阻的正确使用、CRC校验的应用等。适合人群：嵌入式系统开发者、硬件工程师、从事STM32开发的技术人员。使用场景及目标：适用于正在开发STM32相关项目的工程师，尤其是那些需要实现CAN通讯和固件在线升级功能的人群。通过学习本文提供的源码和技术要点，可以帮助他们快速掌握相关技能，提高开发效率。其他说明：本文不仅提供了详细的代码示例，还包含了丰富的实践经验分享，能够帮助读者更好地理解和解决实际开发中遇到的问题。

python 列表元组字典

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### Python 中列表、元组和字典的使用方法 #### 列表 (List) 列表是一种可变的数据结构，允许修改其内部元素。创建列表非常简单，只需将一系列项目放入方括号内并用逗号分隔即可。 ```python my_list = ['apple', 'banana', 'cherry'] print(my_list) ``` 可以通过索引来访问列表中的特定项，也可以通过切片获取子列表[^1]： ```python first_item = my_list[0] sublist = my_list[:2] ``` 由于列表是可变的，因此支持添加新元素、删除现有元素以及更改已有元素的操作： ```python my_list.append('orange') # 添加元素到末尾 del my_list[0] # 删除第一个元素 my_list[1] = "blueberry" # 修改第二个元素 ``` #### 元组 (Tuple) 与列表相似的是，元组也用于存储多个项目的有序集合；不同之处在于一旦定义之后就不能再被改变——即不可变性。这使得元组适合用来保存那些不应该随意变动的信息组合[^2]。创建一个简单的元组如下所示: ```python coordinates = (4, 5) person_info = ("Alice", 30, "Engineer") ``` 尽管无法直接修改元组内的值，但仍能对其进行解包操作来提取其中的内容: ```python x, y = coordinates name, age, occupation = person_info ``` 另外值得注意的一点是当只有一个元素时需要加上逗号以区分它不是普通的圆括号表达式而是单元素元组: ```python single_element_tuple = ('only',) ``` #### 字典 (Dict) 字典是由键-值对组成的映射类型容器，在大括号 `{}` 内部表示，并且每一对之间都由冒号 `:` 分割开。所有的键都是独一无二的存在于同一个字典之中[^3]。下面是一个关于学生信息记录的例子: ```python student_grades = { "John": {"Math": 90, "English": 87}, "Jane": {"Math": 95, "English": 92} } john_math_grade = student_grades["John"]["Math"] ``` 对于字典来说，除了能够像上面那样初始化之外还可以动态地向里面增加新的条目或是更新已有的条目的关联值: ```python student_grades.update({"Mike": {"Math": 88}}) student_grades["Jane"].update({"Science": 96}) ```