Python 数据类型

 

内置数据类型

在编程中,数据类型是一个重要的概念。 变量可以存储不同类型的数据,并且不同类型可以执行不同的操作。在这些类别中,Python默认具有以下内置数据类型:

  • 文字类型: str
  • 数值类型: intfloat, complex
  • 序列类型: listtuple, range
  • 映射类型: dict
  • 集合类型: set, frozenset
  • 布尔类型: bool
  • 二进制类型: bytesbytearray, memoryview

获取数据类型

您可以使用以下 type() 函数获取任何对象的数据类型:

打印变量x的数据类型:

x = 5
print(type(x))

设置数据类型

在Python中,当您为变量分配值时,将设置数据类型:

x = "Hello World"
#display x:
print(x)
#display the data type of x:
print(type(x)) 
x = 20
#display x:
print(x)
#display the data type of x:
print(type(x)) 
x = frozenset({"apple", "banana", "cherry"})
#display x:
print(x)
#display the data type of x:
print(type(x)) 

 

x = True
#display x:
print(x)
#display the data type of x:
print(type(x)) 

设置特定的数据类型

如果要指定数据类型,则可以使用以下构造函数:

例子数据类型尝试
x = str("Hello World")str尝试一下
x = int(20)int尝试一下
x = float(20.5)float尝试一下
x = complex(1j)complex尝试一下
x = list(("apple", "banana", "cherry"))list尝试一下
x = tuple(("apple", "banana", "cherry"))tuple尝试一下
x = range(6)range尝试一下
x = dict(name="John", age=36)dict尝试一下
x = set(("apple", "banana", "cherry"))set尝试一下
x = frozenset(("apple", "banana", "cherry"))frozenset尝试一下
x = bool(5)bool尝试一下
x = bytes(5)bytes尝试一下
x = bytearray(5)bytearray尝试一下
x = memoryview(bytes(5))memoryview尝试一下

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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