python基础知识-内置函数

本文详细介绍了Python中的三元运算符、lambda表达式以及多种内置函数的使用方法,包括abs()、all()、ascii()、bin()等,并通过实例演示了这些功能的实际应用。

三元运算符:

name = "jiang" if 1 == 1 else "chen"

等价于:

if 1 == 1:
    name = "jiang"
else:
    name = "chen"

def f1(a1):
    return a1+100

lambda表达式,可接受多个参数,也可接受默认值,但只能进行简单计算并只能一行完成:

def f1(a1):
    return a1+100

f2 = lambda a1:a1+100
f3 = lambda a1,a2:a1+a2+200
f4 = lambda a1,a2 = 50:a1+a2
r2 = f2(10)
r3 = f3(20,30)
r4 = f4(40)
print(r2)
print(r3)
print(r4)

内置函数:

1.abs()绝对值 
n = abs(-1)
print(n)

2.all()中为可迭代对象,所有元素均为真才为真
  any()中为可迭代对象,元素只要有真就为真
  0,None,"",[],{},()都是False
  n = all([1,2,3,4]) 为True
  n1 = all((1,2,3,0))为False


3.ascii()自动执行对象的_repr_()方法

4.bin():将十进制转为二进制
  oct():将十进制转为八进制
  hex():将十进制转为十六进制
  print(bin(5))/print(oct(6))/print(hex(15))

5.bytes()将字符串转换为字节类型
  bytes()utf-8一个汉字3个字节,gbk一个汉字2个字节
  bytes(s,encoding="utf-8")将字符串转换成字节,编码参数可选utf-8/gbk
6.str()将字节转为字符串:
  str(bytes("你好",encoding="utf-8"),encoding="utf-8")

7.compile() 将字符串编译成python代码
  exec() 能执行所有python代码,没有返回值
  eval() 只能执行表达式,有返回值

8.
delattr(),getattr(),setattr(),hasattr()反射

9.
dir(对象)快速查看某个对象提供的功能
  help(对象) 查看帮助
10.divmod() 返回元祖,包括商和余数。主要用于分页
   
n1,n2 = divmod(97,10)
   print(n1,n2)

11.isinstance(对象,类) 返回值true/false

12.filter(函数,可迭代的对象)和map(函数,可迭代的对象)
   filter()循环第二个参数,将每一个循环元素去执行第一个参数即函数,如果函数返回值为true,表示元素合法,将元素添加到结果中
   map()将函数返回值添加到结果中

13.globals()和locals()所有的全局变量和所有的局部变量
14.hash()生成哈西值

15.len() python默认按字符计算,若中文"接触" = 2

16.max()/min()/sum()

17.reversed(可迭代对象) 反转

18.round()四舍五入

19.zip()将各列表中各元素组合成元祖






【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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