python学习笔记Day4

1、set集合

    set集合是一种无序且不重复的集合

   添加功能:

s1 = set()
s1.add("wang")
print(s1)

difference功能(从当前集合里找出不同的元素并生成一个新的集合):
s1 = set(["wang","pan","lai"])
s2 = s1.difference(["wang","pan"])
print(s2)

结果:{'lai'}

difference_update(从当前集合里去掉重复的元素,不生成新的集合):
s1 = set(["wang","pan","lai"])
s1.difference_update(["pan","lai"])
print(s1)

结果:{'wang'}

1、队列
单项队列(queue):先进先出
双向队列(collections):两边都可以进和取

2、字典{}、元组()、列表[]

 
 

 

 
 
3、深copy(copy.deepcopy())和浅copy(copy.copy()) 
对于数字和字符串来说,两者的结果内存地址是一样的

4、函数


函数里的try语句:

 

 
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author: cslzy
# Email: lizhenyang_2008@163.com
# Description:send something to someone.
# Date: 20151104 18:33:08
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText as mt

def mail(user):
ret = 'ture'
try:
msg = MIMEText('你好!','plaon','utf-8')
msg['From'] = formataddr(['王盼','wangpan0810@126.com'])
msg['To'] = formataddr(['王盼','1471333927@qq.com'])
msg['Subject'] = '主题'

server = smtplib.SMTP('smtp.126.com',25)
server.login('wangpan0810@126.com','密码')
server.sendmail('wangpan0810@126.com',[user,],msg.as_string())
server.quit()
except Exception:
ret = 'false'
return ret
ret = mail('1471333927@qq.com')
print(ret)
 
 

   默认参数必须写在后面。

动态参数(*:元组,**字典):
def han(*arg,**karg):
print(arg,type(arg))
print(karg,type(karg))

han(7,89,3,62,n1=78,n2=88)

def han(*arg,**karg):
print(arg,type(arg))
print(karg,type(karg))

l1 = [7,89,3,62]
l2 = {'n1':78,'n2':88}
han(*l1,**l2)
#l1 = '{0} is {1}'
l1 = '{name} is {role}'
n1 = {'name':'ren','role':'dashen'}
#l2 = l1.format('ren','dashen')
#l2 = l1.format(name='ren',role='dashen')
l2 = l1.format(**n1)
print(l2)

简单函数lambda表达式:

 

Python的编码注释# -*- coding:utf-8 -*-

如果要在python2的py文件里面写中文,则必须要添加一行声明文件编码的注释,否则python2会默认使用ASCII编码。

参考:http://blog.youkuaiyun.com/arbel/article/details/7957782


python内置函数:
http://www.runoob.com/python/python-built-in-functions.html
 
 

 

 

 

 
      

转载于:https://www.cnblogs.com/wp0810/p/7158131.html

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)和数学优化概率(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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和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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