10、Python编程:数据处理、控制流与函数的全面解析

Python编程:数据处理、控制流与函数的全面解析

1. 数据处理:集合与字典推导式

1.1 集合推导式特性

集合推导式与列表推导式有所不同。若使用列表推导式,每个元素会重复两次,但集合本身会自动去除重复项。

1.2 字典推导式

字典推导式的语法与集合推导式类似,不过在 for 子句前使用两个用冒号 : 分隔的表达式,即 key:value 。其结果是一个字典,和集合一样,字典中元素(键值对)的顺序并无实际意义。示例代码如下:

d = {n:n//2 for n in range(5)}
print(d)  # 输出可能为 {0:0, 1:0, 2:1, 3:1, 4:2} 或其他顺序

2. 控制流语句

2.1 break 语句

break 语句只能在循环体内使用。当 break 执行时,循环终止。若循环嵌套在其他循环中, break 仅终止最内层的嵌套循环。在实际应用中, break 通常位于循环体内的 if 子句中,实现条件性执行。例如:

while True:           # 此循环自然情况下不会终止
    x = get_next()
    y = p
【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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