关于 python 的类

关于 python 的类
a.
定义类用关键字"class",域和方法列在一个缩进块中。类中的方法都要有一个表示
自己的参数,通常定义为"self",如:
class Jason(继承的父类):
def __init__(self, name, age=29):
# age=29 是指定默认参数值
# 函数代码。实例化一个对象时,自动调用该函数,相当于构造函数
【在不使用任何域的时候,可以不定义__init__,但通常都会定义】
def show(self, some): #参数中必须有 self,代表类或实例本身
# 函数代码
obj = Jason('chiweixi', 28);
# 参数传递给 Jason 类中__init__函数中除 self 之外的 2
个参数,它们是用于实例化时接收的
b.
类与对象的域
class People:
number = 0
# 定义类的域(类的属性),所有类的实例会共用!
def __init__(self, name):
self.name = name
# 定义实例属性,可以在类中的任何函数中定义
Jason = People('chiweixi') # 实例化 (number 和 name 都是实例属性,属性也叫成员变量)
类的域(类属性)可以这样引用:People.number,即通过类名就可以使用,即使没
有实例化任何对象;实例属性必须在将类实例化为对象之后,通过实例来引用,如
Jason.name。
c.
类以"__"为前缀的,python 认为它是私有的,外部调用会引发 AttributeError,其它
情况均为公共。有个惯例,"_"为前缀标志只希望在类或对象中使用,但语法上仍是
公共。
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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