12、Python 程序运行方式:文件图标点击与模块导入详解

Python程序运行与模块导入详解

Python 程序运行方式:文件图标点击与模块导入详解

1. 不同系统中点击文件图标运行 Python 程序

在 Windows 系统下,借助注册表,通过点击文件图标来打开文件十分便捷。安装 Python 之后,Windows 会利用文件名称关联机制,自动将 Python 注册为运行该语言编写程序的打开程序。如此一来,只需用鼠标单击(或双击)Python 程序文件的图标,就能启动程序。

依据文件扩展名和所使用的 Python 版本,被点击的文件会由两个 Python 程序中的一个来运行:
| Python 版本 | .py 文件运行程序 | .pyw 文件运行程序 |
| ---- | ---- | ---- |
| 3.2 及更早版本 | python.exe(控制台版本) | pythonw.exe(无控制台) |
| 3.3 及更新版本 | py.exe | pyw.exe |

在非 Windows 系统里,虽然大致也能实现通过点击图标运行程序,但图标、文件资源管理器、导航方式等方面或许会有所不同。例如:
- macOS 系统 :可以使用位于“应用程序/MacPython”(或“Python N.M”)文件夹中的 PythonLauncher 程序。
- Linux 及部分类 Unix 系统 :可能需要借助文件资源管理器的图形用户界面(GUI)来注册 .py 扩展名,通过之前提到的“#!”技巧赋予脚本“可执行性”,或者通过编辑相应的配置文件、安装程序或使用其他工具,将文件的 MIME 类型与应用程序或命令关联起来。更多详细信息可查阅该系统文

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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