解决Python3下map函数的显示问题

本文深入解析了Python中的map函数,探讨了其在Python2.7与Python3版本间的使用差异,通过实例展示了如何利用map函数处理列表数据,适用于Python初学者及进阶者。

map函数是Python里面比较重要的函数,设计灵感来自于函数式编程。Python官方文档中是这样解释map函数的:

map(function, iterable, …)

Return an iterator that applies function to every item of iterable, yielding the results. If additional iterable arguments are passed, function must take that many arguments and is applied to the items from all iterables in parallel. With multiple iterables, the iterator stops when the shortest iterable is exhausted.

即map函数接收的第一个参数为一个函数,可以为系统函数Axitrader返佣http://www.fx61.com/brokerlist/axitrader.html例如float、或者def定义的函数、或者lambda定义的函数均可。

举一个简单的例子,下面这个例子在Python2.7下是可以正常显示的:

ls = [1,2,3]

rs = map(str, ls)

#打印结果

['1', '2', '3']

lt = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

def add(num):

return num + 1

rs = map(add, lt)

print rs

#[2,3,4,5,6,7]

但是在Python3下我们输入:

ls=[1,2,3]

rs=map(str,ls)

print(rs)

显示的却是:

而不是我们想要的结果,这也是Python3下发生的一些新的变化,如果我们想得到需要的结果需要这样写:

ls=[1,2,3]

rs=map(str,ls)

print(list(rs))

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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