python之地基(二)

                                              上一个阶段呢,我们已经学习了python的数据的类型。今天呢,我们来学习各种各样的运算符。

一、基本运算符

a = 10    b = 20

运算符号描述示例
+加——两个对象相加a+b 输出结果 30
-减——得到负数或者一个数减去另一个数a-b  输出结果 -10
*乘——两个数香相乘或是返回一个被重复若干次的字符串a*b  输出结果 200
/除——x除以y b / a 输出结果 2
%取余——返回除法的余数b % a 输出结果 0
**幂——返回x的y次幂a**b  为10的20次方,输出结果 100000000000000000000
//取整数——返回商的整数部分9//2 输出结果为 4   9.0//2,0 输出结果为 4,0

二、比较运算符

运算符号描述示例
==等于——比较对象是否相等(a == b)返回 False
!=不等于——比较两个对象是否不相等(a != b)返回 Ture
<>不等于——比较两个对象是否不相等(a <> b)返回 Ture ,这个运算符有点类似 !=
>大于——返回x是否大于y(a > b)返回 False
<

小于——返回x是否小于y,所有比较符返回1代表为真,返回0代表为假。

这些分别与特殊的变量Ture和False等价。注意,这些变量名的大写。

(a < b)返回 Ture
>=大于等于——返回x是否大于等于y(a >= b)返回 False
<=小于等于——返回x是否小于等于y(a <= b)返回 Ture

三、赋值运算符

运算符号描述示例
=简单的赋值运算符c = a + b将 a+ b的运算结果赋值为c
+=加法赋值运算符c += a等效于c = a+c
-=减法赋值运算符c -= a等效于c = a-c
*=乘法赋值运算符c *= a等效于c = a*c
/=除法赋值运算符c /= a等效于c = a/c
%=取余赋值运算符c %= a等效于c = a%c
**=幂赋值运算符c **= a等效于c = a**c
//=取整数赋值运算符c //= a等效于c = a//c

 四、身份运算符

#is表示id是否相等,也就是比较内存地址是否一致,一致为True,不一致为False

#==表示两个值是否一致,一致为True,不一致为False

五、逻辑运算符

运算符号描述示例
and布尔“与”,如果x为Falsex and y 返回False, 否则它返回y的计算值(a and b)返回Ture
or布尔“或” ,如果x是Ture ,它返回Ture, 否则它返回y的计算值(a or b)返回Ture
not布尔“非”   如果x为Ture,返回False,如果x为False,它返回Turenot(a and b)返回False
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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