2018.1.14

本文介绍了Python编程中的一些实用技巧,包括代码美化技巧、使用分号连接语句、连续比较运算符的应用、参数存储方式、docstring的使用、版本与模块名称的理解、不同引用方式的区别、sys模块的作用、列表复制的方法、字符串操作技巧等。

1. I can use this technique to make my code more beautiful

事实上,"/"的作用差不多就相当于编辑器里的一个分行符,使代码看起来更漂亮,但是并不影响输出,也就是运行结果和没有分行的代码是一样的。


2.

3.python 语句居然也是可以用分号的!

4.

先全部换一遍,然后发现如果原来是正数的话,转换后就变成负数了,负数要换成它的补码,那么绝对值就是原来正数+1;如果原来是负数,转换后就是正数,其绝对值等于原负数的原码(要注意负数加一绝对值是变小的)

5.Python是可以连续比大小的,也可以/=,-=等等;

6.

单个参数是以tuple形式储存的


7.关于docstring

8.__version__ &&__name__

9.三种引用方式的异同

10.sys到底是什么。。。

11.

12.copy() 和[:]都是复制原list,所以不影响原来的list,用等号直接复制是深拷贝,原来的list也要跟着改变。

13.

string 的其他操作,经验证,name.find('S')==0和name.startswith('S')是一样的

14.可以用''.join来提取列表中的str

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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