python 常用内置函数 200310

本文深入讲解Python内置函数的使用,包括len()、del()、max()和min()等,覆盖列表、字符串和字典等数据类型,是学习Python内置函数不可或缺的指南。

内置函数

体验一下内置函数的用法

函数描述备注
len(item)计算容器中元素个数
del(item)删除变量del 有两种方式
max(item)返回容器中元素最大值如果是字典,只针对 key 比较
min(item)返回容器中元素最小值如果是字典,只针对 key 比较

求长度 len

  • 测 列表的
    在这里插入图片描述

  • 测字符串的长度

在这里插入图片描述

  • 测字典的

在这里插入图片描述

删除 del

  • 删列表的成员
    在这里插入图片描述
del(列表[索引])

删除列表对应的索引的数据

效果相当于

列表.pop(索引)

  • 删字典的成员

在这里插入图片描述

del(字典[键])

效果相当于
字典.pop(键)

  • 杀死数据

在这里插入图片描述

  • 杀死列表的成员,也可以杀死整个列表

在这里插入图片描述

最大值与最小值的获取

在这里插入图片描述

  • 获取最大值
max(容器)
  • 获取最小值
min(容器)
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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