办工自动化-表格-xlrd 列操作获取单元格 类型 内容 200314

获取总的列数

工作表.ncols
In [54]: sheet.ncols
Out[54]: 3

获取列,成员是单元格

工作表.col(列索引)
In [94]: sheet.col(1)
Out[94]: [text:'电话', number:15911111111.0, number:15811111111.0]

In [95]:

获取列,成员也是单元格

工作表.col_slice(列索引)
In [95]: sheet.col_slice(1)
Out[95]: [text:'电话', number:15911111111.0, number:15811111111.0]

In [96]:

获取列的所有类型

工作表.col_types(列索引)
In [97]: sheet.col_types(1)
Out[97]: [1, 2, 2]

In [98]:

获取列的所有数据

工作表.col_values(列索引)
In [98]: sheet.col_values(1)
Out[98]: ['电话', 15911111111.0, 15811111111.0]

In [99]:
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人神经网络设计: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)建模等相关方向的研究生、科研人员及程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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