15、Python面向对象编程中的高级特性与特殊方法

Python面向对象编程中的高级特性与特殊方法

1. __slots__ 的使用

在Python中,通常每个类 C 的实例对象 x 都有一个字典 x.__dict__ ,Python利用这个字典允许你为 x 绑定任意属性。若想节省一点内存(代价是 x 只能拥有预定义的属性名),可以在类 C 中定义一个名为 __slots__ 的类属性,它是一个字符串序列(通常是元组)。当类 C __slots__ 属性时,类 C 的直接实例 x 就没有 x.__dict__ ,并且尝试为 x 绑定任何不在 C.__slots__ 中的属性都会引发异常。

以下是一个示例,展示如何为之前定义的 Rectangle 类添加 __slots__ 以获得更小(但灵活性更低)的实例:

class OptimizedRectangle(Rectangle):
    __slots__ = 'width', 'height'

这里不需要为 area 属性定义插槽,因为

【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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