python 全栈开发,Day2

本文详细介绍了Python中的基础数据类型,包括数字、布尔值、字符串、列表、元组、字典和集合等,并提供了每种数据类型的使用示例,帮助初学者快速掌握Python基本语法。

python基础二(基础数据类型)

一、数据

1 什么是数据?

  x=10,10是我们要存储的数据

2 为何数据要分不同的类型

  数据是用来表示状态的,不同的状态就应该用不同的类型的数据去表示

3 数据类型

  数字

  字符串

  列表

  元组

  字典

  集合

二、数据类型

数字int

数字主要是用于计算用的,使用方法并不是很多,就记住一种就可以:

#bit_length() 当十进制用二进制表示时,最少使用的位数
v = 11
data = v.bit_length()
print(data)


布尔值bool

布尔值就两种:True,False。就是反应条件的正确与否。

真 1 True。

假 0 False。

 

字符串str

用 " " 、' ' 、''' '''或者""" """。中间包含的部分称之为字符串

    PS:即使里面写入的是数字,那么他的数据类型也是字符串

 

1、字符串的索引与切片。

索引即下标,就是字符串组成的元素从第一个开始,初始索引为0以此类推。

a = 'ABCDEFGHIJK'
print(a[0])
print(a[3])
print(a[5])
print(a[7])

执行输出

A
D
F
H

 

切片就是通过索引(索引:索引:步长)截取字符串的一段,形成新的字符串(原则就是顾头不顾腚)。

a = 'ABCDEFGHIJK'
print(a[0:3])
print(a[2:5])
print(a[0:]) #默认到最后
print(a[0:-1]) #-1就是最后一个
print(a[0:5:2]) #加步长
print(a[5:0:-2]) #反向加步长

执行输出

ABC
CDE
ABCDEFGHIJK
ABCDEFGHIJ
ACE
FDB


2、字符串常用方法。

#captalize,swapcase,title
name = "ximenchunxue"
print(name.capitalize()) #首字母大写
print(name.swapcase()) #大小写翻转
msg='egon say hi'
print(msg.title()) #每个单词的首字母大写

执行输出

Ximenchunxue
XIMENCHUNXUE
Egon Say Hi

 

# 内容居中,总长度,空白处填充
name = "ximenchunxue"
ret2 = name.center(20,"*")
print(ret2)

执行输出

****ximenchunxue****

 

#数字符串中的元素出现的个数。
name = "ximenchunxue"
print(name[0:10])
ret3 = name.count("n",0,10) # 可切片
print(ret3)

执行输出

ximenchunx
2

解释:

0,10表示从左至右取出10个字符串,那么结果为ximenchunx,字母n在里面出现了2次

 

a2 = "hqw\t1"
'''
expandtabs() 方法把字符串中的 tab 符号('\t')转为空格,tab 符号('\t')默认的空格数是 8。
默认将一个tab键变成8个空格,如果tab前面的字符长度不足8个,则补全8个,
如果tab键前面的字符长度超过8个不足16个则补全16个,以此类推每次补全8个。
'''
ret4 = a2.expandtabs()
print(ret4)

执行输出

hqw     1

 

a4 = "dkfjdkfasf54"
#startswith 判断是否以...开头
#endswith 判断是否以...结尾
ret4 = a4.endswith('jdk',3,6) # 顾头不顾尾
print(ret4) # 返回的是布尔值
ret5 = a4.startswith("kfj",1,4)
print(ret5)

执行输出

True
True

 

#寻找字符串中的元素是否存在
a4 = "dkfjdkfasf54"
ret6 = a4.find("fjdk",1,6)
print(ret6) # 返回的找到的元素的索引,如果找不到返回-1

执行输出

2

 

a4 = "dkfjdkfasf54"
ret61 = a4.index("fjdk",4,6)
print(ret61) # 返回的找到的元素的索引,找不到报错。

执行输出以下结果,报错了

Traceback (most recent call last):
File "E:/python_script/day1/test.py", line 3, in <module>
ret61 = a4.index("fjdk",4,6)
ValueError: substring not found

 

#split 以什么分割,最终形成一个列表此列表不含有这个分割的元素。
ret9 = 'title,Tilte,atre,'.split('t')
print(ret9)
ret91 = 'title,Tilte,atre,'.rsplit('t',1)
print(ret91)

执行输出

['', 'i', 'le,Til', 'e,a', 're,']
['title,Tilte,a', 're,']

 

#format的三种玩法 格式化输出
res='{} {} {}'.format('egon',18,'male')
print(res)
res='{1} {0} {1}'.format('egon',18,'male')
print(res)
res='{name} {age} {sex}'.format(sex='male',name='egon',age=18)
print(res)

执行输出

egon 18 male
18 egon 18
egon 18 male

 

#strip
name='*egon**'
print(name.strip('*'))
print(name.lstrip('*'))
print(name.rstrip('*'))

执行输出

egon
egon**
*egon

 

#replace
name='alex say :i have one tesla,my name is alex'
print(name.replace('alex','SB',1))

执行输出

SB say :i have one tesla,my name is alex

 

#####is系列
name='jinxin123'
print(name.isalnum()) #字符串由字母或数字组成
print(name.isalpha()) #字符串只由字母组成
print(name.isdigit()) #字符串只由数字组成

执行输出

True
False
False


元祖tupe

元组被称为只读列表,即数据可以被查询,但不能被修改,所以,字符串的切片操作同样适用于元组。例:(1,2,3)("a","b","c")

 

列表list
列表是python中的基础数据类型之一,其他语言中也有类似于列表的数据类型,比如js中叫数组,他是以[]括起来,每个元素以逗号隔开,而且他里面可以存放各种数据类型比如:

li = ['alex',123,True,(1,2,3,'wusir'),[1,2,3,'小明',],{'name':'alex'}]

列表相比于字符串,不仅可以储存不同的数据类型,而且可以储存大量数据,32位python的限制是 536870912 个元素,64位python的限制是 1152921504606846975 个元素。而且列表是有序的,有索引值,可切片,方便取值。

 

li = [1,'a','b',2,3,'a']
li.insert(0,55) #按照索引去增加
print(li)

li.append('aaa') #增加到最后
li.append([1,2,3]) #增加到最后
print(li)

li.extend(['q,a,w']) #迭代的去增
li.extend(['q,a,w','aaa'])
li.extend('a')
li.extend('abc')
li.extend('a,b,c')
print(li)

执行输出

[55, 1, 'a', 'b', 2, 3, 'a']
[55, 1, 'a', 'b', 2, 3, 'a', 'aaa', [1, 2, 3]]
[55, 1, 'a', 'b', 2, 3, 'a', 'aaa', [1, 2, 3], 'q,a,w', 'q,a,w', 'aaa', 'a', 'a', 'b', 'c', 'a', ',', 'b', ',', 'c']

 

li = [1,'a','b',2,3,'a']
l1 = li.pop(1) #按照位置去删除,有返回值
print(l1)

del li[1:3] #按照位置去删除,也可切片删除没有返回值。
print(li)

li.remove('a') #按照元素去删除
print(li)

li.clear() #清空列表

执行输出

a
[1, 3, 'a']
[1, 3]

 

li = [1,'a','b',2,3,'a']
li[1] = 'dfasdfas'
print(li)
li[1:3] = ['a','b']
print(li)

执行输出

[1, 'dfasdfas', 'b', 2, 3, 'a']
[1, 'a', 'b', 2, 3, 'a']

 

切片去查,或者循环去查。

 

其他操作

count(数)(方法统计某个元素在列表中出现的次数)。

a = ["q","w","q","r","t","y"]
print(a.count("q"))

执行输出

2


index(方法用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置)

a = ["q","w","r","t","y"]
print(a.index("r"))

执行输出

2


sort (方法用于在原位置对列表进行排序)。

reverse (方法将列表中的元素反向存放)。

a = [2,1,3,4,5]
a.sort()# 他没有返回值,所以只能打印a
print(a)
a.reverse()#他也没有返回值,所以只能打印a
print(a)

执行输出

[1, 2, 3, 4, 5]
[5, 4, 3, 2, 1]


字典dict
字典是python中唯一的映射类型,采用键值对(key-value)的形式存储数据。python对key进行哈希函数运算,根据计算的结果决定value的存储地址,所以字典是无序存储的,且key必须是可哈希的。可哈希表示key必须是不可变类型,如:数字、字符串、元组。

字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合,字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取。

dic = {'zhang':'k'}
dic['li'] = ["a","b","c"]
print(dic)
#setdefault 在字典中添加键值对,如果只有键那对应的值是none,但是如果原字典中存在设置的键值对,则他不会更改或者覆盖。
dic.setdefault('k','v')
print(dic)  # {'age': 18, 'name': 'jin', 'sex': 'male', 'k': 'v'}
dic.setdefault('k','v1')  # {'age': 18, 'name': 'jin', 'sex': 'male', 'k': 'v'}
print(dic)

执行输出

{'li': ['a', 'b', 'c'], 'zhang': 'k'}
{'k': 'v', 'li': ['a', 'b', 'c'], 'zhang': 'k'}
{'k': 'v', 'li': ['a', 'b', 'c'], 'zhang': 'k'}

 

 

dic = {'name':'zhang','age':23}
dic_pop = dic.pop("a",'无key默认返回值') # pop根据key删除键值对,并返回对应的值,如果没有key则返回默认返回值
print(dic_pop)
del dic["name"]  # 没有返回值。
print(dic)

dic_pop1 = dic.popitem()  # 随机删除字典中的某个键值对,将删除的键值对以元祖的形式返回
print(dic_pop1)  # ('name','jin')

dic_clear = dic.clear()  # 清空字典
print(dic,dic_clear)  # {} None

执行输出

无key默认返回值
{'age': 23}
('age', 23)
{} None

 

dic = {"name":"jin","age":18,"sex":"male"}
dic2 = {"name":"alex","weight":75}
dic2.update(dic)  # 将dic所有的键值对覆盖添加(相同的覆盖,没有的添加)到dic2中
print(dic2)

执行输出

{'age': 18, 'name': 'jin', 'weight': 75, 'sex': 'male'}

 

dic = {"name":"jin","age":18,"sex":"male"}
value1 = dic["name"]  # 没有会报错
print(value1)

value2 = dic.get("djffdsafg","默认返回值")  # 没有可以返回设定的返回值
print(value2)

执行输出

jin
默认返回值

 

其他操作

dic = {"name":"jin","age":18,"sex":"male"}
item = dic.items()
print(item,type(item))  # dict_items([('name', 'jin'), ('sex', 'male'), ('age', 18)]) <class 'dict_items'>
#这个类型就是dict_items类型,可迭代的

keys = dic.keys()
print(keys,type(keys))  # dict_keys(['sex', 'age', 'name']) <class 'dict_keys'>

values = dic.values()
print(values,type(values))  # dict_values(['male', 18, 'jin']) <class 'dict_values'> 同上

执行输出

dict_items([('sex', 'male'), ('age', 18), ('name', 'jin')]) <class 'dict_items'>
dict_keys(['sex', 'age', 'name']) <class 'dict_keys'>
dict_values(['male', 18, 'jin']) <class 'dict_values'>

 

字典的循环

dic = {"name":"jin","age":18,"sex":"male"}
for key in dic:
    print(key)
for item in dic.items():
    print(item)
for key,value in dic.items():
    print(key,value)

执行输出

age
sex
name
('age', 18)
('sex', 'male')
('name', 'jin')
age 18
sex male
name jin

 

三,其他(for,enumerate,range)
for循环:用户按照顺序循环可迭代对象的内容。

 

msg = '我是最好的'
for item in msg:
    print(item)

li = ['alex','银角','女神','egon','太白']
for i in li:
    print(i)

dic = {'name':'太白','age':18,'sex':'man'}
for k,v in dic.items():
    print(k,v)

执行输出:






alex
银角
女神
egon
太白
name 太白
age 18
sex man

 

enumerate:枚举,对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值。

li = ['alex','银角','女神','egon','太白']
for i in enumerate(li):
    print(i)
for index,name in enumerate(li,1):
    print(index,name)
for index, name in enumerate(li, 100):  # 起始位置默认是0,可更改
    print(index, name)

执行输出:

(0, 'alex')
(1, '银角')
(2, '女神')
(3, 'egon')
(4, '太白')
1 alex
2 银角
3 女神
4 egon
5 太白
100 alex
101 银角
102 女神
103 egon
104 太白

 

range:指定范围,生成指定数字

for i in range(1,10):
    print(i)
print('======')
for i in range(1,10,2):  # 步长
    print(i)
print('++++++')
for i in range(10,1,-2): # 反向步长
    print(i)

执行输出

1
2
3
4
5
6
7
8
9
======
1
3
5
7
9
++++++
10
8
6
4
2

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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