16、Python对象类型入门

Python对象类型入门

1. Python中的概念层次结构

在Python里,程序可分解为模块、指令、表达式和对象,具体如下:
1. 程序由模块构成。
2. 模块包含指令和命令。
3. 指令和命令包含表达式。
4. 表达式创建和处理对象。

下面用mermaid流程图展示其层次关系:

graph LR
    A[程序] --> B[模块]
    B --> C[指令和命令]
    C --> D[表达式]
    D --> E[对象]

操作相关对象的指令和命令,在后续会详细探讨,而类能定义新的对象类型。Python中的对象是编程的核心概念,理解它对于学习Python至关重要。传统编程的三大要素(序列、选择、重复)在Python中也有对应工具,此外Python还增加了定义功能,可创建函数和类,但这种划分有一定局限性,在Python里对象及其操作才是更关键的统一概念。

2. 为何使用内置类型

在像C或C++这类低级语言中,程序员大部分工作是实现对象(数据结构),这涉及规划内存结构、分配内存、实现查询和访问程序等繁琐且易出错的任务,会分散程序员对程序真正目标的注意力。

而Python将许多对象类型作为语言的一部分提供,通常无需额外实现对象就能解决实际问题。使用内置对象的原因如下:
- 编程更轻松 :对于简单任务,内置对象常能满足程序结构需求,如列表、字典等强大工具,很多任务仅用内置对象就能完成。

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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