python学习笔记(六)

本文深入探讨了Python函数的关键概念,包括定义、返回值、全局变量、参数传递、lambda表达式、递归、偏函数、内置函数等,并通过实例展示了各种应用场景。

python的函数

①定义一个函数


②函数的返回值



return多个参数


③函数的全局变量

直接在函数之外定义,在内部添加global关键字都可以使变量成为全局变量



④函数的参数 

*args将其与参数存储在一个列表里,**kargs将具有键值对关系的参数存储在一个字典里



设置函数的默认参数


输出结果:get  a 5 dollars banana candy

当只需要一个默认参数的时候可以指定另一个值


多参数传入

传入一个列表*list,传入一个字典**dict


④lambda表达式


⑤递归


reduce(function,sequence[...]) 

function是一个有两个参数的函数,初始时将序列中 的前两项传入function,之后将每次的结果与后续的

序列中的数传入,知道序列只剩一个。




⑥偏函数

需要用functools模块

把一个函数的某些参数(不管有没有默认值)给固定住(也就是设置默认值),返回一个新的函数,调用这个新函数会更简单。



⑦内建函数

类型判断

map()对列表的每一项进行传入的function的操作


callable()判断是否可以被调用


cmp()比较

filter()根据函数所给的条件过滤传入的序列


help()查看函数的作用



map的首项参数为None是与zip的功能相同


ord()返回字母对应的ASCII码



pow()


round() 给定精度的近似函数


字符串的split方法可将字符串切片。


capitalize()大写首字母

replace()替换字符串




数制转换,hex()转为16进制,oct()转为8进制,chr()与ord()作用相反,chr()返回0-256范围ASCII对应的字符






独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的优化模型,旨在协调独立储能系统在电力现货市场与调频辅助服务市场中的联合出清问题。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理不确定性因素,构建了多市场耦合的双层或两阶段优化框架,实现了储能资源在能量市场和辅助服务市场间的最优分配。研究涵盖了市场出清机制设计、储能运行策略建模、不确定性建模及求解算法实现,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和经济性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力市场、储能调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究独立储能在多电力市场环境下的协同优化运行机制;②支撑电力市场机制设计、储能参与市场的竞价策略分析及政策仿真;③为学术论文复现、课题研究和技术开发提供可运行的代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码与算法原理同步学习,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及C&CG算法的具体实现步骤,宜在掌握基础优化理论的前提下进行深入研读与仿真调试。
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