10、Pandas数据结构与索引选择全解析

Pandas数据结构与索引选择全解析

1. Pandas Series对象

1.1 基本介绍

Pandas Series是一种带索引的一维数组。可以通过列表或数组来创建,示例代码如下:

import pandas as pd
data = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0])
print(data)

输出结果:

0    0.25
1    0.50
2    0.75
3    1.00
dtype: float64

Series包含了值序列和索引序列,可以通过 values index 属性来访问,示例如下:

print(data.values)
print(data.index)

输出结果:

[0.25 0.5  0.75 1.  ]
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

可以使用熟悉的Python方括号表示法,通过关联索引来访问数据,示例如下:

print(data[1])
print(data[1
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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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