Page26,更多的变量和打印(格式化字符串%s)

本文通过一个简单的Python脚本展示了如何使用不同的字符串格式化方法来打印变量。这包括使用%s, %r 和 %d 来展示字符串和整数类型的变量。

name='Zed A.Shaw'
age=7

print("my name is%s" %name)

print("my name is%r" %name)

print("my name is%d" %age)
 

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
<think> 我们讨论的是字符串变量混合的问题。在编程中,我们经常需要将变量的值插入到字符串中,这个过程称为字符串插值或格式化。 不同的编程语言提供了不同的机制来实现这一点。下面我将介绍几种主流语言的方法,包括Python、JavaScript、JavaC#。 1. Python: - 使用f-strings(Python 3.6+): 这是最简洁的方式。 - 使用format方法。 - 使用%格式化(旧式)。 2. JavaScript: - 使用模板字符串(ES6): 使用反引号${}。 - 使用加号连接字符串。 3. Java: - 使用String.format方法。 - 使用MessageFormat(适用于更复杂的格式化)。 - 使用StringBuilder或直接连接(+)。 4. C#: - 使用内插字符串(C# 6.0+): 在字符串前加$,变量用{}括起来。 - 使用String.Format方法。 下面分别给出示例代码: </think> ### 字符串变量混合编程解决方案 在编程中,字符串变量混合使用主要有三种方式:**字符串拼接**、**格式化字符串****模板字符串**。以下以 Python JavaScript 为例详细说明: --- #### **1. 字符串拼接(Concatenation)** 使用 `+` 运算符直接连接变量字符串。 **Python 示例**: ```python name = "Alice" age = 30 message = "Hello, " + name + "! You are " + str(age) + " years old." print(message) ``` **JavaScript 示例**: ```javascript const name = "Bob"; const score = 95; console.log(name + "'s score is " + score + "."); ``` **解释**: - 简单直接,但需注意类型转换(如数字需用 `str()` 转字符串)。 - 代码可读性较差,尤其是混合多个变量时。 --- #### **2. 格式化字符串(Formatted Strings)** 通过占位符动态插入变量值。 **Python(f-Strings,推荐)**: ```python user = "Admin" items = 5 print(f"{user} purchased {items} items. Total: ${items * 10:.2f}") # 输出:Admin purchased 5 items. Total: $50.00 ``` **JavaScript(模板字符串)**: ```javascript const product = "Laptop"; const price = 1200; console.log(`${product} price: $${price * 0.8} (20% off!)`); // 输出:Laptop price: $960 (20% off!) ``` **解释**: - `f"{}"`(Python) `${}`(JavaScript)可直接嵌入表达式或函数调用。 - 无需手动转换类型,代码更简洁易读。 --- #### **3. 格式化函数(Format Function)** 使用内置函数格式化字符串(兼容旧版本)。 **Python `str.format()`**: ```python error_code = 404 url = "/dashboard" print("Error {}: Page {} not found".format(error_code, url)) ``` **JavaScript `String.replace()`**(结合正则): ```javascript const template = "Welcome back, {name}! Your last login was {date}"; const userData = { name: "Charlie", date: "2023-10-05" }; const result = template.replace(/{(\w+)}/g, (_, key) => userData[key]); console.log(result); // Welcome back, Charlie! Your last login was 2023-10-05 ``` --- ### 关键注意事项 1. **类型安全**:确保变量可隐式转换为字符串(如数字、布尔值),否则需显式转换(`str()`/`toString()`)。 2. **性能**:频繁拼接字符串时,优先使用 `join()`(Python)或数组 `push()` + `join()`(JavaScript)减少内存开销。 3. **安全性**:避免用户输入直接拼接(防注入),建议使用参数化模板或转义特殊字符。
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