面向对象编程基础:C#中的对象与类解析

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"《Beginning C# Objects中文版_概念到代码》深入解析了C#中的对象和类的概念,帮助读者理解面向对象编程的基础。本书通过学生选课系统作为示例,阐述了如何创建和使用对象来建模真实世界的实体。" 在C#中,对象是面向对象编程的核心元素,它们代表了程序中的实体,可以是现实世界中的具体事物,也可以是抽象概念。对象包含了数据(状态)和方法(行为),这种结合使得对象能够模拟现实世界中物体的特性与功能。 首先,我们需要了解软件对象的构成。一个对象的状态是由其数据成员组成,也就是对象内部存储的信息。例如,在学生选课系统中,一个学生对象可能包含姓名、学号、已选课程等属性,这些属性共同构成了学生的状态。而行为则是通过对象的方法来体现,方法是执行特定任务的函数,如学生对象可以有注册课程、查看成绩等方法。 类是创建对象的蓝图,它定义了对象的数据结构和允许的操作。在C#中,我们使用class关键字来声明类,并在类声明中定义属性(数据成员)和方法。通过实例化类,即使用new关键字,我们可以创建出类的具体对象。例如,声明一个Student类后,可以创建多个Student对象,每个对象都有自己的独立状态。 在类声明的基础上创建对象,我们需要指定类名并提供构造函数(如果有的话),构造函数用于初始化新对象的状态。此外,对象间的交互是通过方法调用来实现的。比如,一个学生对象可以调用另一个学生对象的共享方法,如交换课程,这涉及到对象间的通信和数据传递。 本书还将讨论如何利用继承、封装和多态等面向对象编程的关键原则,进一步增强代码的复用性和灵活性。继承允许一个类(子类)从另一个类(父类)继承特性,子类可以扩展或修改父类的行为。封装是保护对象内部状态不受外部直接访问的一种机制,通过公共接口暴露必要的操作。多态则允许使用父类引用指向子类对象,从而实现不同类型的对象对同一消息作出不同的响应。 通过学习本书,读者将掌握如何设计和实现C#中的类和对象,以及如何有效地利用它们来构建复杂的软件系统。此外,书中还会介绍如何分析需求,识别关键的对象和它们之间的关系,这是进行面向对象设计的基础。在后续章节,读者会逐步深入到更高级的面向对象编程概念和技术,以提升编程能力。

修改以下代码,使其能正常运行: import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts # 读取数据 data1 = pd.read_csv('weather.csv') data2 = pd.read_csv('weatherw.csv') # 将数据合并 data = pd.concat([data1, data2], ignore_index=True) # 将日期转换为时间戳 data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) # 将数据按日期排序 data = data.sort_values(by='日期') # 将最高气温和最低气温数据转换为列表 high = data['最高气温'].tolist() low = data['最低气温'].tolist() # 建立ARIMA模型,预测2023年每一天的最高气温和最低气温 model_high = ARIMA(high, order=(1, 1, 1)).fit() model_low = ARIMA(low, order=(1, 1, 1)).fit() predict_high = model_high.predict(start=len(high), end=len(high) + 364, typ='levels') predict_low = model_low.predict(start=len(low), end=len(low) + 364, typ='levels') # 将预测结果转换为DataFrame格式 predict = pd.DataFrame({ '日期': pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31'), '最高气温': predict_high, '最低气温': predict_low }) # 将预测结果保存到文件中 predict.to_csv('predict.csv', index=False) # 绘制折线图 line = Line() line.add_xaxis(predict['日期'].dt.strftime('%Y-%m-%d').tolist()) line.add_yaxis('最高气温', predict['最高气温'].tolist()) line.add_yaxis('最低气温', predict['最低气温'].tolist()) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2023年气温预测折线图')) line.render('predict.html') 报错:FutureWarning: Unknown keyword arguments: dict_keys(['typ']).Passing unknown keyword arguments will raise a TypeError beginning in version 0.15. warnings.warn(msg, FutureWarning)

2023-06-02 上传