5、Python编程:条件语句与循环结构深度解析

Python条件与循环深度解析

Python编程:条件语句与循环结构深度解析

知识测试与实践

在编程学习中,知识测试是巩固所学内容的有效方式。这次,我们将进行一个小测试,它会综合你目前所学的知识。与以往不同的是,这次不会提供解决方案,你需要自己探索答案,通过不断尝试和纠错来完善程序。

下面有一个更新后的程序,它用于检查不同年龄段人群所需支付的保险价格。你的任务是将其转换为一个函数,该函数应设置三个字段来接收用户输入:
1. 姓名
2. 年龄
3. 实际保险费用

更新后的代码如下:

Insurance = 1000
age = int(input('Your age: '))
is_old = age > 40
is_young = age <= 28
has_license = input('Do you have a license? ')
if has_license.lower() == 'Yes':
    has_license = True
elif has_license.lower() != 'Yes':
    has_license = False
if is_old and has_license:
    Insurance = Insurance / 2
    print("Your insurance cost is ${Insurance}")
elif is_young and has_license:
    Insurance = Insurance // 1.50
    print("You will need to pay ${Insurance
【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
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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