PY初识第二天

第二天

条件判断

语句格式

if <条件判断1>:
    <执行1>
elif <条件判断2>:
    <执行2>
elif <条件判断3>:
    <执行3>
else:
    <执行4>
举例
age = input('请输入您的年龄:')
if int(age)>=18:
	print ('adult')
else:
	print ('teen')

实战作业

w1 = int(input('输入体重:'))
t1 = float(input('输入身高:'))
weight = w1/(t1*t1)
if int(weight) > 32:
		print('严重肥胖')
elif int(weight) <=32 and int(weight) > 28:
		print('肥胖')
elif int(weight) <=28 and int(weight) > 25:
		print('过重')	
elif int(weight) <=25 and int(weight) > 18.5:
		print('正常')	
elif int(weight) <=18.5:
		print('过轻')	

循环

for

Python的循环有两种,一种是for…in循环,依次把list或tuple中的每个元素迭代出来

sum = 0
for x in [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]:
	sum = sum + x 
print(sum)

如果要计算1-100的整数之和,从1写到100有点困难,幸好Python提供一个range()函数,可以生成一个整数序列,再通过list()函数可以转换为list。比如range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数

sum = 0
for x in range(101):
    sum = sum + x
print(sum)

while

sum = 0
n = 99
while n > 0:
	sum = sum + n
	n = n - 2
print (sum)

中断循环与跳过循环

break

在循环中break可以提前退出循环

n = 1
while n <= 100:
	if n > 10:
		break
	print (n)
	n = n + 1
print ('end')

continue

在循环过程中,也可以通过continue语句,跳过当前的这次循环,直接开始下一次循环

n = 0
while n < 10:
	n = n + 1
	if n % 2 == 0:
		continue
	print (n)

dict和set

dict

python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。

>>> d = {'mia':95,'bob':55,'each':99}    // dict用空间换取时间
>>> d['mia']
95
>>>

把数据放入dict的方法,除了初始化时指定外,还可以通过key放入

>>> d['mss']=85    //一个key只能对应一个值,多次赋值后只会保留最后一个
>>> d
{'mia': 95, 'bob': 55, 'each': 99, 'mss': 85}
>>>

如果key不存在得话就会报错,有两种方式可以判断key存不存在

>>> 'bob' in d     //通过in参数来判断
True
>>> 'bod' in d
False
>>>
>>> d.get('bob') //dict提供的get()方法,如果key不存在,可以返回None,或者自己指定的value
55
>>> d.get('bod','none')   //交互式环境里none值不回显示,所以可以在后面加自己定义得值
'none'

set

set和dict类似,也是一组key的集合,但不存储value。由于key不能重复,所以,在set中,没有重复的key。
要创建一个set,需要提供一个list作为输入集合

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
{1, 2, 3}

注意,传入的参数[1, 2, 3]是一个list,而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1,2,3这3个元素,显示的顺序也不表示set是有序的。。

重复元素在set中自动被过滤:

>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> s
{1, 2, 3}

通过add(key)方法可以添加元素到set中,可以重复添加,但不会有效果:

>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}

通过remove(key)方法可以删除元素:

>>> s.remove(4)
>>> s
{1, 2, 3}

set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合,因此,两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作:

>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2
{2, 3}
>>> s1 | s2
{1, 2, 3, 4}
变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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