Python基础知识继续总结

写在前面

上一次已经安装上Pycharm了,那么以后就用它编程啦。免得用交互式不能保存,用.py文件调试又比较麻烦。

数据类型之布尔值

一个布尔值只有【True】和【False】两种值,注意大小写。
Python中可以直接用【True】和【False】表示布尔值,也可以进行布尔计算,如下所示:
在这里插入图片描述
Python中布尔值可进行【and】、【or】、【not】运算,【and】运算是所有都为真时结果才是真、【or】是只要有一个是真结果就是真、【not】就是把真假对换。例:
在这里插入图片描述
注:Python中还存在一个特殊的值:空值【None】,它的值永远是None,用来表示数据的缺失。( 它与【0】不一样

算数操作符

操作符含义示例运算结果
+加法运算2 + 35
-减法运算2 - 3-1
*乘法运算2 * 36
/除法运算13 / 43.25
**指数运算2 ** 38
//整除运算13 / / 43
%取模(取余)运算13 % 41

注:运算顺序与数学计算中一致。

比较操作符

操作符含义示例运算结果
>大于3 > 2Ture
<小于3 < 2False
>=大于或等于3 >= 2Ture
<=小于或等于3 <= 3Ture
==等于3 == 2False
!=不等于3 != 2Ture

字符串的格式化

Python的格式化方式也是在前面加【%】号,有几个占位符后面就需要跟几个对应的变量或值,例:

>>>' my name is %s '  %'giveUcolorCC'  #或者'my name is {}'.format('giveUcolorCC')
' my name is giveUcolorCC '
>>>' my name is %s , I am %d years old'  % ( ' giveUcolorCC ' , 18 )
' my name is  giveUcolorCC  , I am 18 years old'

常见的占位符有:

占位符替换内容
%d整数
%f浮点数
%s字符串
%x十六进制整数

还可以规定格式化后的整数是否补0、浮点数保留几位小数,%s可以代替所有占位符因为它会把任何数据类型转换为字符串,另外当【%】是一个普通字符时可以用%%表示:

D = 9
Y = 2019
H = 89
CO = 0.21
print('现在是%d年%02d月' % (Y, D))
print('现在是%s年%02d月' % (Y, D))
print('空气湿度%d%%' %H)
print('CO含量是%.1f' %CO)

输出结果为:
现在是2019年09月
现在是2019年09月
空气湿度89%
CO含量是0.2

本博客的知识总结主要参考《Python编程无师自通》、廖雪峰的官方网站(Python教程)和微信公众号(学习python的正确姿势)

等待下一次的你和我

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>嗯,用户让我介绍一下Python基础知识,我需要用中文回答。首先,我得考虑用户可能的背景。他可能是刚开始学编程的新手,或者有其他语言经验想转Python的人。不管是哪种情况,基础知识需要覆盖主要概念,但又不能太深入细节,以免让新手感到困惑。 首先,我应该从Python的特点开始,比如语法简洁、易读,解释型语言,动态类型这些。然后分点列出基础内容,比如变量和数据类型、运算符、控制结构、函数、数据结构、文件操作、模块和包,最后加一个简单例子。这样结构清晰,容易理解。 变量部分要说明Python是动态类型,不需要声明类型。数据类型包括基本类型如int、float、bool、str,还有复杂类型如list、tuple、dict、set。运算符部分要区分算术、比较、逻辑这些,特别是逻辑运算符用and/or,而不是符号。 控制结构中的条件判断和循环结构需要提到语法,比如if-elif-else,for和while循环的用法,尤其是for循环常用于可迭代对象。函数部分要讲定义方式,参数和返回值,以及默认参数和可变参数这样的特性。 数据结构方面,列表、元组、字典、集合各自的特点和常用操作,比如列表的可变性,元组的不可变,字典的键值对,集合的无序和唯一性。文件操作要介绍open函数的不同模式,以及with语句的好处。 模块和包的部分需要说明如何导入,以及常见标准库的例子,比如math、datetime。最后的小例子应该简单,涵盖几个基础知识点,比如循环、条件判断、函数使用,这样用户能直观看到Python代码的结构。 还要注意用词要简洁,避免专业术语过多,必要时举例说明。比如在讲列表和元组时,用例子展示它们的定义和区别。检查是否有遗漏的重要概念,比如动态类型可能带来的注意事项,或者Python的缩进规则,这些对新手来说容易出错,应该提到。 最后,确保整个介绍逻辑流畅,每个部分之间有自然的过渡。可能用户还想知道学习资源或下一步该学什么,但根据问题,暂时不需要扩展,保持基础知识的介绍即可。总结的时候再强调Python的易学性和应用广泛,鼓励用户继续学习。以下</think>是一份简洁的 **Python 基础知识**介绍,适合编程新手快速掌握核心概念: -- ### **一、Python 特点** - **简洁易读**:语法接近英语,缩进强制代码结构 - **解释型语言**:无需编译,逐行执行 - **跨平台**:支持 Windows/macOS/Linux - **丰富的库**:NumPy(科学计算)、Pandas(数据分析)、Django(Web开发)等 --- ### **二、基础语法** #### 1. 变量与数据类型 ```python name = "Alice" # 字符串 str age = 25 # 整数 int price = 19.99 # 浮点数 float is_student = True # 布尔值 bool ``` #### 2. 运算符 ```python # 算术运算符 print(10 + 3) # 13 print(10 ** 2) # 100(平方) # 比较运算符 print(5 == "5") # False(类型不同) # 逻辑运算符 print((5 > 3) and (2 < 4)) # True ``` --- ### **三、流程控制** #### 1. 条件判断 ```python score = 85 if score >= 90: print("优秀") elif 60 <= score < 90: print("合格") else: print("不及格") ``` #### 2. 循环结构 ```python # for 循环 for i in range(3): # 输出 0,1,2 print(i) # while 循环 count = 0 while count < 3: print(count) count += 1 ``` --- ### **四、核心数据结构** | 类型 | 特性 | 示例 | |------|------|------| | **列表(list)** | 可变有序 | `fruits = ["apple", "banana"]` | | **元组(tuple)** | 不可变有序 | `colors = ("red", "green")` | | **字典(dict)** | 键值对映射 | `user = {"name": "Bob", "age": 30}` | | **集合(set)** | 唯一元素无序 | `unique_nums = {1, 2, 3}` | --- ### **五、函数定义** ```python # 基本函数 def greet(name): return f"Hello, {name}!" print(greet("Alice")) # 输出:Hello, Alice! # 带默认参数 def power(num, exponent=2): return num ** exponent print(power(3)) # 9(3的平方) print(power(3, 3)) # 27(3的立方) ``` --- ### **六、文件操作** ```python # 写入文件 with open("demo.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write("Python 真有趣!") # 读取文件 with open("demo.txt", "r") as f: content = f.read() print(content) # 输出文件内容 ``` --- ### **七、模块与包** ```python # 导入标准库 import math print(math.sqrt(16)) # 4.0 # 导入自定义模块 # (假设存在 my_module.py) from my_module import my_function ``` --- ### **简单示例:计算斐波那契数列** ```python def fibonacci(n): a, b = 0, 1 result = [] while len(result) < n: result.append(a) a, b = b, a + b return result print(fibonacci(10)) # 输出前10项:[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34] ``` --- ### **学习建议** 1. 实践优先:多写代码尝试 2. 掌握官方文档:docs.python.org 3. 用Jupyter Notebook做实验 4. 参与开源项目(如GitHub) Python 以**低门槛、高上限**著称,是入门编程和开发实际项目的优秀选择! 🐍
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