python学习

本文深入探讨Python中的模块概念,包括容器、函数、类的封装,以及模块、包的创建与导入方式。同时,解析了命名空间的作用,如内置、全局及本地命名空间的区别,帮助读者理解Python代码组织与执行的机制。

1.模块

容器->数据的封装
函数->语句的封装
类->方法和属性的封装
模块->程序文件
模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件

2.命名空间

内置命名空间:python自带自动运行
全局命名空间:不同模块的全局命名空间彼此独立
本地命名空间:模块内的函数或者类所定义的命名空间

3.导入模块

创建一个模块
第一种:import模块名
第二种:from模块名import函数名

4.if-name-=‘main’

python属于脚本语言,没有统一的入口
,这个可以控制,当文件直接被调用时if-name-='main’下的代码会直接运行,而被调用时这之下的代码块不会被运行。

5.包

包是一种管理python模块命名空间的形式,采用点模块名称
创建一个文件夹,用于存放相关的模块,文件夹的名字就是包的名字
在文件中创建------的模块文件
将模块放入文件夹中

在导入一个包的时候,python会根据-----中的目录来寻找子目录

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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