小象学院 零基础Python入门 案例五判断第几天 v_3.0(list tuple set)

本文深入探讨了Python中三种主要的数据结构:list、tuple和set的特点与应用。详细讲解了它们的特性,如list的可变性,tuple的不变性,以及set的无序性和唯一性。同时介绍了集合操作如并集、交集、差集和异或集的使用方法,以及range函数的常见用法。最后,提供了判断元素是否存在于集合中的实用技巧。

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list列表[ ] 有序,可以改变,可以索引
tuple元组( ) 有序,不可改变,可以索引
set集合{ } 无序,不能重复,不可索引

集合的关系:
A-B A减去B
A&B A交B
A|B A并B
A^B
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补充一下:
range(1,5) #代表从1到5(不包含5)
range(5) #代表从0到5(不包含5)

判断元素是否在集合里面,用in判断
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【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器习和深度习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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