4、Python数据结构与NumPy入门

Python数据结构与NumPy入门

1. Python列表操作

在Python中,列表是一种非常常用的数据结构。它除了在内存使用上稍有节省外,与其他类型相比并没有明显优势。列表可以定义异构数组,例如:

a = [10, 'hello', [5, '77']]

可以向列表中的元素追加新元素:

a = [10, 'hello', [5, '77']]
a[2].append('abc')
print(a)  # 输出: [10, 'hello', [5, '77', 'abc']]

还可以将简单变量赋值给列表元素:

myList = [ 'a', 'b', 91.1, (2014, 01, 31) ]
x1, x2, x3, x4 = myList
print('x1:', x1)
print('x2:', x2)
print('x3:', x3)
print('x4:', x4)

输出结果为:

x1: a
x2: b
x3: 91.1
x4: (2014, 1, 31)

Python的 split() 函数在元素数量未知或可变时更为方便。

此外,Python还提供了许多与列表相关的函数,如下表所示:
| 函数名 | 功能 |

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值