切片

切片

字符串[起点索引:终点索引]
终点索引对应的值,不包含在内
In [4]: num_str
Out[4]: ‘0123456789’

In [5]: num_str[1:4]
Out[5]: ‘123’

普通切片

In [10]: name
Out[10]: ​学而不思则罔,思而不学则殆。

In [11]: name[7:11]
Out[11]: ‘思而不学’

从指定的索引切到终点字符串[起点:]

In [10]: name
Out[14]: ‘知之者不如好之者,好之者不如乐之者。’

In [15]: name[9:]
Out[15]: ‘好之者不如乐之者。’

步长

字符串[起点索引:终点索引:步长]
In [7]: num_str
Out[7]: ‘学而时习之不亦悦乎’

In [7]: num_str[1:9:2]
Out[7]: ‘而习不说’
​​​
In [10]: num_str[3::2]
Out[10]: ‘习不说’

In [9]: num_str[::3]
Out[9]: ‘学习亦’

倒着切

作为终点:
从右边向左边数数
从-1开始,到-n
不包含-n下标所在的数据
字符串[起点索引:负终点的序号]

In [7]: num_str
Out[7]: ‘人不知而不愠,不亦君子乎’

In [7]: num_str[1:-9]
Out[7]: ‘不知’

逆序切

通过步长进行方向的控制
字符串[起点:终点:步长]

In [7]: num_str
Out[7]: ‘有朋自远方来,不亦乐乎’

In [27]: num_str[::-1]
Out[27]: ‘乎乐亦不,来方远自朋有’

在字符串中逆序取某个字段

​In [28]: sks[3::-1]
Out[28]: ‘远自朋有’

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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