有趣的超短Python代码

本文介绍了使用Python进行的一些基本操作,包括列表元素翻倍、求和、字符串匹配、文件读取等,并提供了具体的代码示例。

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-- coding:utf-8 --

python2.7

1让列表的每个元素都乘以2

print map(lambda x: x*2,range(1,11))

2求列表中所有元素之和

print sum(range(1,100)) #range(1,100)代表从1到100(不包含100)

3,判断一个字符串中是否存在某些词

wordlist = [“scala”,”akka”,”play framework”,”sbt”,”typesafe”]
tweet = “This is an example tweet talking about scala an sbt”
print map(lambda x:x in tweet.split(),wordlist)

Python split()通过指定分隔符对字符串进行切片,如果参数num 有指定值,则仅分隔 num 个子字符串 这里默认为空格

4,读取文件

print open(“test.txt”).readlines()

5,祝你生日快乐

print map(lambda x: “happy birthday to” +(“YOU” if x!=2 else “dear Name”),range(4))

6,过滤列表中的数值

print reduce(lambda(a,b),c:(a+[c],b)if c >60 else (a,b+[c]),[49,58,76,82,88,90],([],[]))

结果:
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]
4950
[True, False, False, True, False]
[‘this is a test\n’, ‘no more words’]
[‘happy birthday toYOU’, ‘happy birthday toYOU’, ‘happy birthday todear Name’, ‘happy birthday toYOU’]
([76, 82, 88, 90], [49, 58])

### 超短基线系统误差标定方法及工具 超短基线(USBL)系统的误差标定是确保其定位精度的重要环节。误差来源主要包括安装误差、硬件误差以及环境因素引起的误差等[^1]。以下是对超短基线系统误差标定方法和工具的详细说明。 #### 1. 安装误差标定 安装误差是指基阵和信标的物理位置与理论设计位置之间的偏差。这种误差可以通过精确的几何测量或特定的标定算法来校正。童金武等人提出了一种基于旋转中心的标定技术,通过在不同姿态下记录基阵和信标的相对位置关系,构建数学模型以计算出实际的安装误差[^1]。具体步骤包括: - 在已知位置的参考点上多次采集数据。 - 利用最小二乘法拟合出安装误差参数。 #### 2. 硬件误差标定 硬件误差主要来源于换能器的时间延迟、相位偏移等。Micro-Ranger2型号的超短基线系统提供了内置的校准工具,用于补偿这些硬件误差[^2]。此外,还可以通过外部测试设备对换能器进行独立标定。例如: - 使用高精度的时钟同步装置检测时间延迟。 - 借助信号发生器分析频率响应特性。 #### 3. 环境误差标定 环境误差如温度变化、盐度差异等会影响声速,从而导致定位偏差。为减少此类误差的影响,可以采用双差模型消除部分系统性误差[^3]。同时,结合实时声速剖面仪(Sound Velocity Profiler, SVP)获取当前水域的声速分布情况,并将其作为输入参数调整定位算法。 #### 4. 融合算法优化 为了进一步提高水下定位精度,在深水作业区除了依赖单一的USBL外,还可以融合其他传感器数据(如DVL、IMU等),并通过卡尔曼滤波等方法实现多源信息融合[^4]。这种方法不仅能够弥补USBL在复杂环境下性能下降的问题,还能增强整体系统的鲁棒性。 ```python # 示例代码:简单卡尔曼滤波实现 import numpy as np def kalman_filter(z, x_est_prev, P_est_prev, F, H, Q, R): # 预测步骤 x_pred = np.dot(F, x_est_prev) P_pred = np.dot(np.dot(F, P_est_prev), F.T) + Q # 更新步骤 y = z - np.dot(H, x_pred) S = np.dot(np.dot(H, P_pred), H.T) + R K = np.dot(np.dot(P_pred, H.T), np.linalg.inv(S)) x_est = x_pred + np.dot(K, y) P_est = P_pred - np.dot(np.dot(K, H), P_pred) return x_est, P_est ```
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