59、Python 文档指南:从基础到实践

Python 文档指南:从基础到实践

1. 查看类型属性

在 Python 中,我们可以通过 dir 函数查看类型的内置属性。既可以将类型的名称传递给 dir 函数,也可以传递该类型的字面量,二者结果相同。示例如下:

>>> dir(str) == dir('')
True
>>> dir(list) == dir([])
True

这是因为像 str list 这样的名称,在 Python 中现在是类型名称,调用它们会触发构造函数,生成该类型的实例。不过, dir 函数返回的属性名称列表缺乏对这些名称含义的额外说明,我们需要从其他文档来源获取这些信息。

一些 Python 的集成开发环境(IDE),如 IDLE,有内置机制可自动在窗口中显示对象的属性列表,可作为 dir 命令的替代。例如,在 IDLE 中,在对象名称后输入点号,稍作等待或按下 Tab 键,会显示对象属性的下拉列表,但这主要是自动补全机制,并非信息来源。

2. 文档字符串(Docstrings)

Python 除了支持用 # 注释外,还支持自动将文档附加到对象,并在程序运行时供用户查看。从语法上看,这些注释是作为字符串放置在模块文件、函数或类定义的开头,在可执行代码之前。Python 会自动将这些字符串内容(即文档字符串)插入

【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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