第三章、python中的对象、内存地址、变量、赋值、标识符、作用域、引用(调用)及LEGB规则的概念(3.3.3-3.3.4)------作用域分类、名称空间、LEGB规则、变量分类、全局变量

3.3.3作用域分类、名称空间与LEGB规则

       下面的描述中,我们可以不用理解还没有详细介绍的概念(比如,类、嵌套函数等),只需要明白文字描述的内容和代码中的注释即可。另外,下面提到定义的名称,实际继承的名称也可以,但由于我们还没介绍类中的继承性质,为简化描述,这里不提继承,只要我们明白就可以了。

(1)作用域分类及名称空间

       从广义上讲,程序代码中某个缩进位置、标识符(名称)等直接归属于一个主体的范围里面,并受主体直接支配和控制(注意,不是代表这个主体),我们称这个主体为缩进位置或标识符(名称)等的归属主体。

       前面我们已经提到,标识符(名称)归属于某个主体,这个主体从根本上决定了标识符(名称)的作用域,也即名称的归属主体从根本上决定了这个名称的作用域。根据名称的归属主体的辐射范围,python中的作用域可以划分为内置作用域(built in scope,内建作用域)、全局作用域(‌global scope)、附入作用域(enclosing scope,嵌套作用域)、本地作用域(local scope,局部作用域)。作用域(scope)的概念是针对程序代码中的标识符(名称)的,因而,这些作用域都对应有名称空间(命名空间,Namespace)。名称空间(命名空间)是Python用来存放名称的映射。每个名称空间(命名空间)类似于一个字典,它包含了名称和它们对应的值引用。

       

【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。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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