15、Python 循环与字符串处理全解析

Python 循环与字符串处理全解析

1. 循环基础与示例

在处理需要重复计算的问题时,循环是非常有用的工具。例如,当需要计算一组温度的平均值时,我们可以使用循环来计算总和,然后再除以输入的数量得到平均值。以下是一个寻找最高值的完整循环示例:
- 读取第一个值并将其存储为最高值。
- 将最高值所在月份初始化为 1。
- 从第 2 个月到第 12 个月进行循环:
- 读取下一个值。
- 如果该值高于最高值,则更新最高值和最高值所在月份。

以下是对应的 Python 代码:

highestValue = int(input("Enter a value: "))
highestMonth = 1
for currentMonth in range(2, 13):
    nextValue = int(input("Enter a value: "))
    if nextValue > highestValue:
        highestValue = nextValue
        highestMonth = currentMonth

print(highestMonth)

在编写循环代码后,我们可以通过手动跟踪(hand trace)来检查代码是否正确。选择不太复杂的示例值,执行 3 - 5 次循环通常就足以检查最常见的错误。例如,对于温度循环,我们可以使用 4 个数据值(如 22.6、36.6、44.5、24.2)进行跟踪:
| 当前月份 | 当前值 | 最高值所在月份 | 最高值 |

【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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