Python学习笔记4——语法基础

该博客主要介绍Python运算符的语法基础。涵盖算数、比较、赋值、逻辑、成员、身份运算符,阐述各运算符的功能、运算规则,如逻辑运算可转换为数学运算,还提及赋值运算优先级及短路问题,强调小括号和幂运算优先级最高。

接上篇——算数运算符

#两个乘号就是指数
a = 7 ** 2
print(a)
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比较运算符

  • 对两个内容进行比较的运算符
  • 结果一定是布尔值,即True/False
# 等于 ==
a = 3 == 4
print(a)

#不等于 !=
a = 3 != 4
print(a)

#其他符号是
#>,>=,<,<=

print(3 >=8)

print("WangXiaojing" > "Liudana")
False
True
False
True

赋值运算符

  • 把一个值放到变量里面去
  • 运算优先级最低,从右往左运算,最后向最左边赋值
#赋值符号 =
a = 9
a = b = 9
a,b = 1,2

#赋值的缩写
c = 10
c = c + 3
print(c)

# 注意下面符号仅仅是一个缩写
c += 3 # c = c + 3
print(c)

##所有数学运算符都可以缩写
#-=,*=,/=,//=,%=,**=,都是缩写形式
#python里没有 ++ ,--
13
16

逻辑运算符

  • 对布尔类型变量或者值进行运算的符号
  • and: 逻辑“与”
  • or : 逻辑“或”
  • not: 逻辑“非”
  • python里面的逻辑运算没有异或
  • 运算规则:
    • and看做乘法,or看做加法
    • True看做1,False看做0
    • 则逻辑运算就能转换成数学运算
    • 最后结果是0则是False,否则为True
  • 逻辑运算的短路问题
    • 逻辑运算是,按照运算顺序计算
# 逻辑表达距离
a = True
b = True
c = False

aa = a and b #左边表达式可以转换成1*1
print(aa)

bb = a and c
print(bb)

cc = 100 and c
print(cc)

# 布尔值与数字的转化
# 数字转换成布尔值的时候,0 = False,其余是True
# 布尔值转换成数字的时候,True = 1,False = 0
True
False
False
# 短路问题案例1
a = True
b = True
c = False

aa = a or b and (a and b) #转换成算数1+......
print(aa)
True
# 短路问题案例2
def a():
    print('a')
    return True

def b():
    print('b')
    return True
aaa = a() and b()
print(aaa)

#字符串乘以数字,表示对这个字符串重复多少遍
print('*' * 20)

bbb = a() or b() #短路发生
print(bbb)
a
b
True
********************
a
True

成员运算符

  • 用来检测一个值或者变量是否在某个集合里面
  • in: 成员运算符
  • not in:不在里面的意思
  • 返回True/False
# in 案例
L = [1,2,3,4,5]
a = 6
aa = a in L
print(aa)

# a 没有在L里面
aa = a not in L
print(aa)
False
True

身份运算符

  • 用来确定两个变量是否是同一个变量
  • is: 变量运算符
  • is not:不是
  • [-5,256]解释器已经做了单独处理,放在内存中,不会因每次运行而发生变化
a = 1
b = 6496845

aa = a is b
print(aa)

# a,b仅仅是值一样,并不代表a,b是一个变量
a = 10884455
b = 10884455

aa = a is b
print(aa)

#正确理解下面案例与上面案例的不同
#a,b仅仅是值一样,并不代表a,b是一个变量
a = 4
b = 4

aa = a is b
print(aa)
False
False
True

运算符优先级问题

  • 小括号具有最高优先级
    • 幂运算 **具有最高优先级
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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