Python Task 04:字符串和序列

一.字符串

1.访问字符串中的值
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2.字符串更新
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3.转义字符
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4.字符串运算符
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5.字符串格式化
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格式化操作符辅助指令:
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6.三引号
三引号允许一个字符串跨多行,字符串中可以包含换行符、制表符以及其他特殊字符。
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7.字符串内建函数
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二.针对序列的内置函数

1.list(sub):把一个可迭代对象转换为列表。
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2.tuple(sub):把一个可迭代对象转换为元组。
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3.str(obj):把obj对象转换为字符串
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4.len(sub):返回sub包含元素的个数
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5.max/min(sub):返回序列或者参数集合中的最大/小值
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6.sum(iterable[, start=0]):返回序列iterable与可选参数start的总和。
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7.sorted(iterable, key=None, reverse=False):对所有可迭代的对象进行排序操作。
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8.reversed:用于反向列表中元素。
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9.enumerate(sequence, [start=0]):用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中。
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10.zip([iterable, …]):用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的对象,这样做的好处是节约了不少的内存。
我们可以使用 list() 转换来输出列表。
如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用 * 号操作符,可以将元组解压为列表。
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参考来源:https://www.runoob.com/python3/python3-step1.html

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)的性能展开多项对比实验研究,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。文档还提及多智能体系统在遭受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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