python列表操作

本文详细介绍了如何使用Python的NumPy库进行数组操作,包括如何选取数组中的元素,以及使用不同切片方式来获取数组的部分内容。通过实例展示了如何逆序读取数组,以及从特定索引开始反向读取数据的方法。

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参考:
https://blog.youkuaiyun.com/qq_21840201/article/details/85084621
https://blog.youkuaiyun.com/csj664103736/article/details/72828584

import numpy as np
a=np.random.rand(5)
print(a)
[ 0.64061262  0.8451399   0.965673    0.89256687  0.48518743]
 
print(a[-1]) ###取最后一个元素
[0.48518743]
 
print(a[:-1])  ### 除了最后一个取全部
[ 0.64061262  0.8451399   0.965673    0.89256687]
 
print(a[::-1]) ### 取从后向前(相反)的元素
[ 0.48518743  0.89256687  0.965673    0.8451399   0.64061262]
 
print(a[2::-1]) ### 取从下标为2的元素翻转读取
[ 0.965673  0.8451399   0.64061262]

X[:,0]是numpy中数组的一种写法,表示对一个二维数组,取该二维数组第一维中的所有数据,第二维中取第0个数据,直观来说,X[:,0]就是取所有行的第0个数据, X[:,1] 就是取所有行的第1个数据。详见参考2.

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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