python 格式化输出

print详解

print命令在编程实践中用的比较多,特别是要向看看程序运行到某个时候产生了什么结果了,必须用print来输出,或者说,本讲更宽泛地说,就要说明白把程序中得到的结果输出问题。

比较简单的输出,前面已经涉及到过了:

>>> name = 'qiwsir'
>>> room = 703
>>> website = 'qiwsir.github.io'
>>> print "MY name is:%s\nMy room is:%d\nMy website is:%s"%(name,room,website)
MY name is:qiwsir
My room is:703
My website is:qiwsir.github.io

其中,%s,%d就是占位符。

>>> a = 3.1415926
>>> print "%d"%a    #%d只能输出整数,int类型
3
>>> print "%f"%a  #%f输出浮点数
3.141593
>>> print "%.2f"%a #按照要求输出小数位数
3.14
>>> print "%.9f"%a  #如果要求的小数位数过多,后面就用0补全
3.141592600
>>> b = 3          
>>> print "%4d"%b   #如果是整数,这样写要求该整数占有四个位置,于是在前面增加三个空格
   3                #而不是写成0003的样式
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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