Python基础(一)- 数据类型及运算符

本文详细介绍了Python的基础知识,包括Python 2.x与3.x的区别、注释的使用、数据类型的介绍、变量的概念、各类运算符的应用及其优先级问题,并提供了常用的Python数据类型转换方法和一些实用的编程技巧。

Python基础(一)- 数据类型及运算符

学习资料:Python3基础教程 廖雪峰Python教程

Python2.x与3.x区别

目前,Python有两个版本,一个是2.x版,一个是3.x版,这两个版本是不兼容的。

图片名称

注释

使用#

数据类型

图片名称

变量

变量本身类型不固定的语言称之为动态语言,与之对应的是静态语言。静态语言在定义变量时必须指定变量类型,如果赋值的时候类型不匹配,就会报错。例如Java是静态语言,赋值语句如下(// 表示注释):

静态语言:

int a = 123; // a是整数类型变量
a = "ABC"; // 错误:不能把字符串赋给整型变量

动态语言:

a = 123 # a是整数
print(a)
a = 'ABC' # a变为字符串
print(a)

运算符

算术运算符

运算符描述实例
-得到负数或是一个数减去另一个数 a - b 输出结果 -10
*两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串 a * b 输出结果 200
/x除以y b / a 输出结果 2
//取整除返回商的整数部分 9//2 输出结果 4 , 9.0//2.0 输出结果 4.0
%取余返回除法的余数 b % a 输出结果 0
**返回x的y次幂 a**b 为10的20次方, 输出结果 100000000000000000000

赋值运算符

运算符描述实例
=赋值运算符把=号右边的结果给左边的变量 num=1+2*3 结果num的值为7

复合运算符

运算符描述实例
+=加法赋值运算符c += a 等效于 c = c + a
-=减法赋值运算符c -= a 等效于 c = c - a
*=乘法赋值运算符c = a 等效于 c = c a
/=除法赋值运算符c /= a 等效于 c = c / a
%=取模赋值运算符c %= a 等效于 c = c % a
**=幂赋值运算符c = a 等效于 c = c a
//=取整除赋值运算符c //= a 等效于 c = c // a

优先级问题:复合运算符优先级低

In [1]: a=3
#a=a*(4+3)=21
In [2]: a*=4+3  

比较(关系)运算符

运算符描述实例
==检查两个操作数的值是否相等,如果是则条件变为真。如a=3,b=3则(a == b) 为 true.
!=检查两个操作数的值是否相等,如果值不相等,则条件变为真。如a=1,b=3则(a != b) 为 true.
<>检查两个操作数的值是否相等,如果值不相等,则条件变为真。如a=1,b=3则(a <> b) 为 true。这个类似于 != 运算符
>检查左操作数的值是否大于右操作数的值,如果是,则条件成立。如a=7,b=3则(a > b) 为 true.
<检查左操作数的值是否小于右操作数的值,如果是,则条件成立。如a=7,b=3则(a < b) 为 false.
>=检查左操作数的值是否大于或等于右操作数的值,如果是,则条件成立。如a=3,b=3则(a >= b) 为 true.
<=检查左操作数的值是否小于或等于右操作数的值,如果是,则条件成立。如a=3,b=3则(a <= b) 为 true.

逻辑运算符

运算符逻辑表达式描述实例
andx and y布尔”与” - 如果 x 为 False,x and y 返回 False,否则它返回 y 的计算值。(a and b) 返回 20。
orx or y布尔”或” - 如果 x 是 True,它返回 True,否则它返回 y 的计算值。(a or b) 返回 10。
notnot x布尔”非” - 如果 x 为 True,返回 False 。如果 x 为 False,它返回 True。not(a and b) 返回 False

其它

常用数据类型转换

函数说明
int(x [,base ])将x转换为一个整数
long(x [,base ])将x转换为一个长整数
float(x )将x转换到一个浮点数
complex(real [,imag ])创建一个复数
str(x )将对象 x 转换为字符串
repr(x )将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str )用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象
tuple(s )将序列 s 转换为一个元组
list(s )将序列 s 转换为一个列表
chr(x )将一个整数转换为一个字符
unichr(x )将一个整数转换为Unicode字符
ord(x )将一个字符转换为它的整数值
hex(x )将一个整数转换为一个十六进制字符串
oct(x )将一个整数转换为一个八进制字符串

print

默认换行

#使用end 使print不换行
print("*",end="") 

pirnt输出多个变量

pirnt输出多个变量

字符串可以使用*做乘法

In [49]: name2= 10*'liuhe'
In [50]: name2
Out[50]: 'liuheliuheliuheliuheliuheliuheliuheliuheliuheliuhe'

python没有大括号,多余的空格可能导致报错

python没有大括号

关键字

>>> import keyword
>>> keyword.kwlist
['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']
>>> 

帮助文档

通用帮助函数help()

python模式下,命令行输入help()

In [4]: help()

Welcome to Python 3.6's help utility!

If this is your first time using Python, you should definitely check out
the tutorial on the Internet at http://docs.python.org/3.6/tutorial/.

Enter the name of any module, keyword, or topic to get help on writing
Python programs and using Python modules.  To quit this help utility and
return to the interpreter, just type "quit".

To get a list of available modules, keywords, symbols, or topics, type
"modules", "keywords", "symbols", or "topics".  Each module also comes
with a one-line summary of what it does; to list the modules whose name
or summary contain a given string such as "spam", type "modules spam".

help> del # 要查询的关键字或者函数

查询某一模块

使用help(module_name)时首先需要import该模块

>>> import math
>>> help(math)
Help on built-in module math:

NAME
    math
MODULE REFERENCE
    ...
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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