Python第四课 数据类型和变量?

本文介绍了Python中的布尔值及其逻辑运算符,解释了None作为空值的使用,并对比了动态语言与静态语言的区别。此外,文中还讲解了Python中的常量表示方法及两种除法运算。

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布尔值:

布尔值有TrueFalse两种值(注意大小写),and or not 代表与或非,疑问???与或非符号是否可行?如果可行 什么符号代表非(不会是!)

空值:

Python中空值用None表示

 

这种变量本身类型不固定的语言称之为动态语言,与之对应的是静态语言。静态语言在定义变量时必须指定变量类型,如果赋值的时候类型不匹配,就会报错。例如Java是静态语言

 

在Python中,通常用全部大写的变量名表示常量

 

 

 

在Python中,有两种除法,一种除法是//除法计算结果是浮点数,即使是两个整数恰好整除,结果也是浮点数;还有一种除法是//,称为地板除,两个整数的除法仍然是整数;%取余

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例GUI设计,确保方案的可复现性实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性泛化能力。
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