9.11号python语法初步学习

Python基础语法详解
本文详细介绍了Python的基本语法,包括注释、变量定义、主要数据类型如数字、字符串、列表、元组、集合、字典,以及类型检查和转换的方法。通过实例展示了Python的灵活性和强大功能。

Python基本语法
(1)python注释:

①.单行注释,使用#开头,例如:

    #这是一行注释

②.多行注释,使用’’‘三个单引号开头,’’'三个单引号结束,例如:

   '''

           这是多行注释

   '''

(2)Python变量:
变量名:必须是大小写英文、数字和_组成,且不能用数字开头

规范:变量名 = 变量值

比如:

#字符串既可以是单引号也可以是双引号

name = ‘Snail’

age = 22
(3)python数据类型

①.Number(数字)

②.String(字符串)

③.List(列表)

④.Tuple(元组)

⑤.Set(集合)

⑥.Dictionary(字典) **
(4)python类型检查**
要查看变量的数据类型,可以使用type()函数
使用: type(变量名,或者直接写变量值) **
(5)python类型转换**
int():将字符串转为整数,比如 int(‘123456’),结果为整数的123456
float():将浮点字符串转为 float,比如: float(‘12.34’),结果为12.34
str():转换为字符串,比如 str(123456),结果为“123456”
学习心得:'多练多看"
在学习过程中要勤于写代码。目前专业课上学的C#,数据结构与算法这门课学起来很吃力,算法多,代码多,实验多,逻辑性强。这更让我明白了动手写代码的重要性。
同时还要善于阅读和学习其他人优秀的代码,web前端开发中引用别人优秀代码块的同时也要搞懂它;算法中简练且精炼的代码块在理解清楚后需要熟记于心。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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