Python学习笔记七:字符串的操作(一)

#coding:utf-8
#字符串的操作
#使用中括号[]可以从字符串中取出任一个连续的字符
#注意:中括号内表达式是字符串的索引,它表示字符在字符串内的位置,
#中括号内字符串第一个字符的索引是0,而不是1
#len返回字符串的长度
 
test_string = "1234567890"
 print test_string[0]          #result = 1
 print test_string[1]          #result = 2
 print test_string[9]          #result = 0
print len(test_string)        #result = 10

#使用for循环遍历字符串
for i in test_string:
    print i
    if (i == '5'):
        print "Aha,I find it!"
print type(i)  #<type 'str'>

#提取字符串的一部分
#操作符[n:m]返回字符串中的一部分。从第n个字符串开始,到第m个字符串结束。
#包括第n个,但不包括第m个。
#如果你忽略了n,则返回的字符串从索引0开始
#如果你忽略了m,则字符串从n开始,到最后一个字符串

test_string = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
print test_string[0:5]    #result = 'ABCDE'
print test_string[8:11]   #result = 'IJK'
print test_string[:6]     #result = 'ABCDEF'
print test_string[20:]    #result = 'UVWXYZ'
print test_string[:]      #result = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'

内容概要:本文介绍了个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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