Python基本元素:数字、字符串和变量

一、 使用\转义##

\n:换行符
\t:制表符

 print('a\tbc') 

二、使用+拼接

三、使用*复制

 start = 'Na ' * 4 + '\n'
 middle = 'Hey ' * 3 + '\n'
 end = 'Goodbye.'
 print(start + start + middle + end) #Na Na Na Na Na Na Na Na Hey Hey Hey Goodbye

四、使用[start?step]分片

 letters[12:15] #提取偏移量从12到14的字符(不包含最后一个偏移量对 应的字符)

五、常用函数

split()分割
join()合并

>>> crypto_list = ['Yeti', 'Bigfoot', 'Loch Ness Monster'] 
>>> crypto_string = ', '.join(crypto_list) 
>>> print('Found and signing book deals:', crypto_string) 

strip(‘.’) 删除末尾的.
capitalize()将首字母变成大写
title()将所有单词的首字母变成大写
upper()将所有单词变成大写
lower()将所有单词变成小写
swapcase()大小写转换
append() 添加元素至尾部
insert(0,‘a’) 添加a到列表头
extend()或者+=合并列表:mmares.extend(others)或mmares+=others
del删除指定位置的元素:del mmares[-1]
注意:del 是 Python 语句,而不是列表方法——无法通过 marxes[-2].del() 进行调用。
remove()删除具有指定值的元素:mmares.remove['a']
pop()获取并删除指定位置的元素
注意:pop(0) 将返回列表的头元素,而 pop() 或 pop(-1) 则会返回列表的尾元素

 marxes = ['Groucho', 'Chico', 'Harpo', 'Zeppo']
  marxes.pop()  #'Zeppo'
  marxes  #['Groucho', 'Chico', 'Harpo']

index()查询具有特定值的元素位置

>>> marxes = ['Groucho', 'Chico', 'Harpo', 'Zeppo']
>>> marxes.index('Chico')
>>>

setup.replace('a ', 'a famous ', 100) 将setup中的a替换成a famous最对100处
更多字符串函数细节:https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#stringmethods

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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