python的一些小疑问

Gunlance 2018-05-15 03:42:16

>>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
>>> [num for elem in vec for num in elem]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]


num 和 elem 没有定义,为什么能使用呢?
它又是怎样执行的?
执行的顺序又是怎样的?
如果把它拆分成一个append的形式,怎么拆呢?
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2018-05-16
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vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
print([num for elem in vec for num in elem])

xulie = [x for x in range(1,10)]
print(xulie)

#   打印1,2,3,4,5,6,7,8,9

print([num for num in vec])
#   打印[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]

#   根据这两个打印的结果,再去分析print([num for elem in vec for num in elem])这段代码。
#   那连续的两个for循环。
#   第一步,执行for elem in vec :这样,就将vec里面的三个子序列分布提取了出来。
#   提取出来第一个elem == [1,2,3]后。(非是等号,表述下意思)
#   第二部,程序执行大概就相当于num for num in elem,而此时的elem为[1,2,3]
#   这个时候,1,2,3三个参数就被提取了出来。
#   紧接着,就提取4,5,6和7,8,9 ,最后再将这9个数字都放在新的序列里面。
#   就组成了[1,2,3,4,5,6,7,8,9]


#   python里面的变量都不需要进行定义的,大部分好像都是在直接使用。
#   在给变量进行赋值之后,也会顺便确定变量的类型。这和其他的语言有些不同。
混沌鳄鱼 2018-05-15
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列表推导式是Python从Haskell那里偷师来的。你这个问题其它可以这样:

>>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
>>> sum(vec,[])
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Gunlance 2018-05-15
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引用 3 楼 hbu_pig 的回复:
num就像你定义一个变量一样,随便起的名字 这是对vec进行二层循环,然后将所有的元素组成的列表
怎么循环的啊?
欢乐的小猪 2018-05-15
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num就像你定义一个变量一样,随便起的名字 这是对vec进行二层循环,然后将所有的元素组成的列表
Gunlance 2018-05-15
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引用 1 楼 farmanlinuxer 的回复:
看python语法,有准确的解释
我看了一些资料,这就是把嵌套列表转为普通列表的方法,但是我不清楚是怎么做到的。你能详细说一下吗
farmanlinuxer 2018-05-15
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看python语法,有准确的解释
内容概要:本文围绕“非线性流量的数据驱动Koopman模型预测控制研究”展开,提出一种基于数据驱动的Koopman算子理论方法,用于构建非线性系统的线性化状态空间模型,并结合模型预测控制(MPC)实现对复杂非线性系统的高效控制。研究通过引入扩展动态模态分解(EDMD)等观测函数,将非线性动力学映射至高维特征空间,在该空间中实现近似线性化表征,进而融合线性MPC框架进行优化求解。全文系统阐述了Koopman算子的数学基础、隐式线性化机制及在非线性流量控制中的建模流程,并通过Matlab代码完成了算法实现与仿真实验,验证了该方法在处理无精确物理模型、强非线性、时变动态系统中的有效性与鲁棒性,尤其适用于工业流程控制、能源系统调度等实际工程场景。; 适合人群:具备自动控制理论、非线性系统分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制工程、系统辨识、智能优化、能源系统建模等方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于难以建立精确数学模型的复杂非线性系统(如流体动力系统、电力电子系统、机器人动力学等)的建模与实时控制;②实现数据驱动下的模型预测控制,提升系统响应速度与控制精度;③为先进控制策略(如MPC)提供一种可行的线性化建模范式,推动现代控制理论与数据科学、机器学习的深度融合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解Koopman方法的具体实现过程,重点关注观测函数构造、核函数选择、矩阵逼近、降维处理及MPC控制器设计等关键技术环节,并尝试将其迁移至其他非线性系统中进行复现实验与性能对比,以全面掌握其适用范围与局限性。
内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的光伏储能单相逆变器并网仿真模型,系统涵盖了光伏阵列、储能单元、DC-AC单相逆变器及并网接口的完整结构,重点实现了储能环节的能量管理与逆变器并网控制策略的建模仿真。通过Simulink平台构建系统模型,验证了逆变器输出电能质量、并网稳定性以及控制系统的动态响应性能,采用SPWM调制、PI闭环控制等关键技术,确保并网电流与电网电压同频同相,满足并网电能质量要求。该模型不仅可用于分布式能源系统的仿真研究,还可作为新能源并网技术的教学与工程实践工具。; 适合人群:电气工程、自动化、新能源科学与工程等相关专业的高校本科生、研究生、科研人员,以及从事光伏发电系统设计、储能控制与并网技术研发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解光伏储能系统中能量转换、存储与并网控制的整体工作原理;②支持课程设计、毕业设计或科研项目中对单相逆变器控制策略(如SPWM、PI调节、锁相技术等)的仿真验证与参数优化;③为后续研究更复杂的控制算法(如MPPT、低电压穿越、谐波抑制等)提供可扩展的仿真基础平台。; 阅读建议:建议结合MATLAB/Simulink环境动手搭建与调试模型,逐步理解各模块(如光伏建模、储能充放电控制、逆变器驱动、锁相环、PI调节器等)的功能与交互关系,重点关注控制系统的设计逻辑与参数整定过程,并可通过修改负载条件或电网参数测试系统鲁棒性,为进一步拓展至三相系统或多机并网场景奠定基础。

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