学python lesson2

本文介绍了Python中列表的基本操作,包括反转、追加、清除、复制、弹出元素等,并详细解释了如何使用count和index方法。此外,还提供了一个自定义函数的例子,用于找出列表中的最大值和最小值。

#定义一个函数,参数为列表(数据项为int型),返回这个列表项中的最大值和最小值
def max_min(the_list):
    max = the_list[0]
    min = the_list[0]
    for i in the_list:
        if i>max:
            max = i
        if i<min:
            min = i
    print(max,min)
if __name__=='__main__':
    num = [1,0,4,2,3]
    max_min(num)

 

一、变量

a = 7

id(7)和id(a)返回的地址相同

hex(id(7))和hex(id(a))返回值相同    #将地址以16进制表示

 

python语言的标识符命名规则:

  1. 标识符可以由字母,、数字、下划线( _ )组成,但是不能以数字开头;
  2. 标识符不能是 Python 关键字,但可以包含关键字;
  3. 标识符不能包含空格。

二、布尔类型

and      or       not运算

 

num = [1,2,3]

num.reverse()         #num = [3,2,1]

num.append(4)       #num = [1,2,3,4]

num.clear               #num = []

num = [1,2,3,4]

<<<num.copy()       #输出[1,2,3,4]

n = num.copy()       #n = [1,2,3,4]

num.pop()               #n = [1,2,3,4],num = [1,2,3]

 

num = [1,2,2,3,3,3,3]

<<<num.count(3)         #输出4,count统计出现的次数

num.index(1)               #输出0,1的下标为0

num.index(value)

num = [1,3,4,2]

num.sort()            #num = [1,2,3,4],sort排序

 

n = num             #num = [1,2,3,4],n = [1,2,3,4]

num.pop()          #num = [1,2,3],   n = [1,2,3]

n = num[:]          #num = [1,2,3],   n = [1,2,3]

num.pop()         #num = [1,2],       n = [1,2,3]

 

内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度习环境的方法,指导用户下载预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度习基础,熟悉Python编程深度习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:习过程中应结合文中提供的电机参数模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
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