6、Python 数字类型全解析

Python 数字类型全解析

1. 数字类型概述

在 Python 中,数字提供了字面量或标量存储以及直接访问的功能。数字是不可变类型,这意味着更改或更新其值会导致分配一个新对象,但这对程序员和用户来说是透明的,不会影响应用程序的开发方式。Python 有四种数字类型:普通整数、长整数、浮点实数和复数。

2. 创建、更新和移除数字
  • 创建和赋值 :创建数字就像给变量赋值一样简单。示例代码如下:
anInt = 1
aLong = -9999999999999999L
aFloat = 3.1415926535897932384626433832795
aComplex = 1.23 + 4.56J
  • 更新数字 :可以通过将变量重新赋值给另一个数字来“更新”现有数字。新值可以与前一个值相关,也可以是完全不同的数字。示例代码如下:
anInt = anInt + 1
aFloat = 2.718281828
  • 移除数字 :在正常情况下,不需要真正“移除”数字,只需停止使用它。如果确实想删除对数字对象的引用,可以使用 del 语句。示例代码如下:
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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