python 学习笔记 -- 函数

本文介绍了Python初学者如何通过定义函数来组织代码,并提供了一个简单的示例。此外,还分享了如何运行包含函数的Python脚本。

2013年3月22日,python学习第六天

引例:

#!/usr/bin/env python 3.1
def test():
        print('hello python!')

代码多了我们可以定义一个函数并将这个函数保存在一个代码文件中,代码文件的编写如述代码。代码的运行如下:


函数经典解析:

http://developer.51cto.com/art/200809/88052.htm

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
Python学习笔记》是由皮大庆编写的一本关于Python语言学习的教材。在这本书中,作者详细介绍了Python语言的基础知识、语法规则以及常用的编程技巧。 首先,作者简要介绍了Python语言的特点和优势。他提到,Python是一种易于学习和使用的编程语言,受到了广大程序员的喜爱。Python具有简洁、清晰的语法结构,使得代码可读性极高,同时也提供了丰富的库和模块,能够快速实现各种功能。 接着,作者详细讲解了Python的基本语法。他从变量、数据类型、运算符等基础知识开始,逐步介绍了条件语句、循环控制、函数、模块等高级概念。同时,作者通过大量的示例代码和实践案例,帮助读者加深对Python编程的理解和应用。 在书中,作者还特别强调了编写规范和良好的编程习惯。他从命名规范、注释风格、代码缩进等方面指导读者如何写出清晰、可读性强的Python代码。作者认为,良好的编程习惯对于提高代码质量和提高工作效率非常重要。 此外,作者还介绍了Python的常用库和模块。他提到了一些常用的库,如Numpy、Pandas、Matplotlib等。这些库在数据处理、科学计算、可视化等领域有广泛的应用,帮助读者更好地解决实际问题。 总的来说,《Python学习笔记》是一本非常实用和全面的Python学习教材。通过学习这本书,读者可以系统地学习和掌握Python编程的基础知识和高级应用技巧,为以后的编程学习和工作打下坚实的基础。
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