python中的字典

python中的字典

特点(可变数据类型):

可以存储多个键不可重复、值可重复的键值对。

所有操作函数:

可以用dir(dict) 查询字典的所有操作函数:

clear:清空字典

copy:复制一份字典

fromkeys:通过键快速创建一个字典

get:通过键获取值

items:获取所有键值对

keys :获取所有键

pop:删除一个指定键的键值对

popitem:删除字典中最后一个键值对,并将其返回

setdefault:向字典中追加一个键值对

update:更新字典

values:获取字典中所有的值

操作函数:

  1. 增加:

    1. setdefault(key:value):直接向指定中添加一组键值对(若键存在不做任何修改)

    2. 字典名[key] = value  通过键直接添加一个键值对(若键存在修改原来的值)

  2. 删除:

    1. pop(key):通过键移除一个键值对
    2. popitem():删除字典中最后一个键值对
    3. clear():清空字典
  3. 修改:

    1. 字典名[key] = value 通过键直接修改值
    2. update(dict):通过一个字典修改原来的字典。(若原字典中存在更新字典中的键则修改原来的字典,不存在则添加一个字典)
  4. 查询:

    1. get(key):通过键获取值
    2. keys():获取字典中所有的键
    3. values():获取字典中所有的值
    4. items():获取字典中所有的键值对
  5. 其他函数:

    1. copy():复制一个字典,返回一个新字典
    2. formatkeys(keys的元组):通过键值的元组快速生成一个字典,字典中的所有值为空

 

 

 

据集介绍:电力线目标检测据集 一、基础信息 据集名称:电力线目标检测据集 图片量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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