Python

类和对象(一)

类和对象的概念

1.类

类是对一群具有相同特征或者行为的事物的统称,如人类,猫类,狗类,是抽象的,不能直接使用
类用关键字class 来定义,再类中可以定义属性和方法

类的设计
在程序中设计一个类,通常要满足三个要素:
类名:大驼峰命名法
属性:描述这类事物的特征
方法:描述这类事物的具体行为
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2.对象

对象是由类创建出来的实体,是可以直接使用的。如大黄,小白

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3.类和对象的关系

(1.)先有类后有对象
(2.)类只能有一个,对象可以有多个

在类的外部添加属性

方式:对象名.属性名 = 值

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__init__()方法

  __init__()内置方法在对象创建的时候自动执行,因此可以使用__init__()做一些初始化操作  

在调用__init__()方法时进行初始值设置

格式:__init__(self,arg1,arg2,...)
对象调用时:zs = Student('aa','bb',...)
实参和形参一一对应

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__str__方法()

__str__()方法默认当执行到str(),自动触发,不需要调用
我们可以重写__str__方法打印对象保存的信息

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类属性和实例属性

实例属性:在实例对象中定义的属性,实例的属性
类属性(静态属性):在类中定义的属性
#如果类属性和实例属性同时存在,实例优先使用实例属性

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类属性为不可修改类型

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类属性为可修改类型

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内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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