麦子学院——Python面向对象编程(P6让对象具有能动性)

P6让对象具有能动性

题目:修改P5中定义的类Box,要求其具有:访问私有属性(体积)的方法;添加颜色属性(__color)和设置与获取Box的颜色的方法;添加打开和关闭盒子(Box)的方法,并且限制Box打开(关闭)之后,再次调用打开(关闭)方法会给予提示:即不能重复打开与关闭,在主程序中实例化并进行测试。

答案:

class Box:  # Box类
    instanceNum = 0  # 实例数

    def __init__(self, length=0, width=0, height=0, color=None):
        self.length = length  # 长
        self.width = width    # 宽
        self.height = height  # 高
        self.__volume = self.length * self.height * self.width  # 体积
        Box.instanceNum += 1
        self.__color = color  #颜色
        self.__disclosure = False

    def get_volume(self):
        return self.__volume

    def get_color(self):
        return self.__color

    def set_color(self, color):
        self.__color=color

    def open(self):
        if self.__disclosure == False:
            self.__disclosure = True
            print("the box has been opened!")
        else:
            print("repeated opening unpermitted!")

    def close(self):
        if self.__disclosure == True:
            self.__disclosure = False
            print("the box has been closed!")
        else:
            print("repeated closing unpermitted!")

测试

if __name__ == '__main__':
    a = Box(1, 2, 3,"red")
    print(a.get_color())    # red
    a.set_color("black")
    print(a.get_color())    # black
    a.open()    #the box has been opened!
    a.open()    #repeated opening unpermitted!
    a.close()   #the box has been closed!
    a.close()   #repeated closeing unpermitted!
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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