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Python 支持三种不同的数值类型:
整型(int) - 通常被称为是整型或整数,是正或负整数,不带小数点。Python3 整型是没有限制大小的,可以当作 Long 类型使用,所以 Python3 没有 Python2 的 Long 类型。布尔(bool)是整型的子类型。
浮点型(float) - 浮点型由整数部分与小数部分组成,浮点型也可以使用科学计数法表示(2.5e2 = 2.5 x 10 2 = 250)
复数( (complex)) - 复数由实数部分和虚数部分构成,可以用a + bj,或者complex(a,b)表示, 复数的实部a和虚部b都是浮点型。
我们可以使用十六进制和八进制来代表整数:
>>> number = 0xA0F # 十六进制 >>> number >>> number=0o37 # 八进制 >>> number intfloatcomplex 100.03.14j 10015.2045.j -786-21.99.322e-36j 08032.3e+18.876j -0490-90.-.6545+0J -0x260-32.54e1003e+26J 0x6970.2E-124.53e-7j有时候,我们需要对数据内置的类型进行转换,数据类型的转换,你只需要将数据类型作为函数名即可。
int(x) 将x转换为一个整数。
float(x) 将x转换到一个浮点数。
complex(x) 将x转换到一个复数,实数部分为 x,虚数部分为 0。
complex(x, y) 将 x 和 y 转换到一个复数,实数部分为 x,虚数部分为 y。x 和 y 是数字表达式。
以下实例将浮点数变量 a 转换为整数:
>>> a = 1.0 >>> int(a)Python 解释器可以作为一个简单的计算器,您可以在解释器里输入一个表达式,它将输出表达式的值。
表达式的语法很直白: + , - , * 和 / , 和其它语言(如Pascal或C)里一样。例如:
>>> 2 + 2 >>> 50 - 5*6 >>> (50 - 5*6) / 4 >>> 8 / 5 # 总是返回一个浮点数注意: 在不同的机器上浮点运算的结果可能会不一样。
在整数除法中,除法 / 总是返回一个浮点数,如果只想得到整数的结果,丢弃可能的分数部分,可以使用运算符 // :
>>> 17 / 3 # 整数除法返回浮点型 5.666666666666667 >>> 17 // 3 # 整数除法返回向下取整后的结果 >>> 17 % 3 # %操作符返回除法的余数 >>> 5 * 3 + 2注意: // 得到的并不一定是整数类型的数,它与分母分子的数据类型有关系。
>>> 7.0//2 >>> 7//2.0 等号 = 用于给变量赋值。赋值之后,除了下一个提示符,解释器不会显示任何结果。 >>> width = 20 >>> height = 5*9 >>> width * heightPython 可以使用 ** 操作来进行幂运算:
>>> 5 ** 2 # 5 的平方 >>> 2 ** 7 # 2的7次方变量在使用前必须先"定义"(即赋予变量一个值),否则会出现错误:
>>> n # 尝试访问一个未定义的变量 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'n' is not defined不同类型的数混合运算时会将整数转换为浮点数:
>>> 3 * 3.75 / 1.5 >>> 7.0 / 2 在交互模式中,最后被输出的表达式结果被赋值给变量 _ 。例如: >>> tax = 12.5 / 100 >>> price = 100.50 >>> price * tax 12.5625 >>> price + _ 113.0625 >>> round(_, 2) 113.06此处, _ 变量应被用户视为只读变量。 函数返回值 ( 描述 ) abs(x) 返回数字的绝对值,如abs(-10) 返回 10 ceil(x) 返回数字的上入整数,如math.ceil(4.1) 返回 5
cmp(x, y)
如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1。 Python 3 已废弃,使用 (x>y)-(x<y) 替换 。 exp(x) 返回e的x次幂(e x ),如math.exp(1) 返回2.718281828459045 fabs(x) 以浮点数形式返回数字的绝对值,如math.fabs(-10) 返回10.0 floor(x) 返回数字的下舍整数,如math.floor(4.9)返回 4 log(x) 如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0 log10(x) 返回以10为基数的x的对数,如math.log10(100)返回 2.0 max(x1, x2,...) 返回给定参数的最大值,参数可以为序列。 min(x1, x2,...) 返回给定参数的最小值,参数可以为序列。 modf(x) 返回x的整数部分与小数部分,两部分的数值符号与x相同,整数部分以浮点型表示。 pow(x, y) x**y 运算后的值。 round(x [,n])返回浮点数 x 的四舍五入值,如给出 n 值,则代表舍入到小数点后的位数。
其实准确的说是保留值将保留到离上一位更近的一端。
sqrt(x) 返回数字x的平方根。随机数可以用于数学,游戏,安全等领域中,还经常被嵌入到算法中,用以提高算法效率,并提高程序的安全性。
Python包含以下常用随机数函数:
函数描述 choice(seq) 从序列的元素中随机挑选一个元素,比如random.choice(range(10)),从0到9中随机挑选一个整数。 randrange ([start,] stop [,step]) 从指定范围内,按指定基数递增的集合中获取一个随机数,基数默认值为 1 random() 随机生成下一个实数,它在[0,1)范围内。 seed([x]) 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理,你不必特别去设定seed,Python会帮你选择seed。 shuffle(lst) 将序列的所有元素随机排序 uniform(x, y) 随机生成下一个实数,它在[x,y]范围内。 Python包括以下三角函数:函数描述 acos(x) 返回x的反余弦弧度值。 asin(x) 返回x的反正弦弧度值。 atan(x) 返回x的反正切弧度值。 atan2(y, x) 返回给定的 X 及 Y 坐标值的反正切值。 cos(x) 返回x的弧度的余弦值。 hypot(x, y) 返回欧几里德范数 sqrt(x*x + y*y)。 sin(x) 返回的x弧度的正弦值。 tan(x) 返回x弧度的正切值。 degrees(x) 将弧度转换为角度,如degrees(math.pi/2) , 返回90.0 radians(x) 将角度转换为弧度 常量描述 pi数学常量 pi(圆周率,一般以π来表示) e数学常量 e,e即自然常数(自然常数)。
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== 比较的是两个对象的内容是否相等,默认会调用对象的 __eq__() 方法。
is 比较的是两个对象的 id 是否相等,也就是是否是同一个对象,是否指向同一个内存地址。
>>> a = 4 >>> b = 4 >>> a == b >>> a is b >>> a = 256 >>> b = 256 >>> a == b >>> a is b >>> a = 257 >>> b = 257 >>> a == b >>> a is b False
我们看到,前几组比较我们都可以理解显示的结果,但是最后当 a/b 都指向 257 这个整数对象的时候,用 is 比较以后的结果是 False。
这是因为 Python 处于对性能的考虑,内部作了优化,对于整数对象,把一些频繁使用的整数对象缓存起来,保存到一个叫 small_ints 的链表中。
在 Python 整个生命周期中,任何需要引用这些整数对象的地方,都不再重新创建新的整数对象,范围是 [-5,256] 。
再看下面这个例子 :
>>> a = 259 >>> def foo () : ... b = 259 ... c = 259 ... print(a is b) ... print(b is c) >>> foo() False这是因为 Python 程序都是由代码块构成,代码块作为程序的一个最小基本单位来执行。一个模块文件/一个函数体/一个类/交互式命令中的单行代码都叫做一个代码块。
上面的程序中有两部分代码块,一个是名称 a 所在的代码块,一个是名称 b/c 所在的代码块。Python 的另一个优化的地方就是,如果在同一个代码块中创建的两个整数对象中,它们的值相等的话,那么这两个对象引用同一个整数对象。所以Python出于对性能的考虑,但凡是不可变的对象,在同一代码块中,只有值相等的对象就不会重复创建,而是直接引用已经存在的对象。不仅整数对象,字符串对象也遵循同样的原则。
杨叔儿
231***9699@qq.com
有时候在编写程序的时候会用到进制转换,通常学校里面教的都是取余的方法其实有更加简便的方法,这里给大家分享一下。
二进制&十六进制转换表:
十六进制 0 1 2 3 4 5 6 7 二进制 0000 0001 0010 0011 0100 0101 0110 0111 十进制 0 1 2 3 4 5 6 7 十六进制 8 9 A B C D E F 二进制 1000 1001 1010 1011 1100 1101 1110 1111 十进制 8 9 10 11 12 13 14 15把这个表牢牢记住!然后用下面的方法转换,会有很高的效率。
转换方法:
取四合一法:从二进制小数点为分隔符,向左或向右每四位二进制合为一位十六进制。例子:
1011| 1001 |1011.1001 B 9 B . 9
那最后的结果就是: b9b.9
注意:换算时不足四位的情况,可以向左或向右补0。
永远的兄弟
323***2588@qq.com
Victor.L
zux***ot@qq.com
补充上面关于round()函数的问题,注意下面例子:
>>> round(1.05,1) >>> round(1.15,1) >>> round(1.55,1) >>> round(2.05,1) >>> round(2.15,1) >>> round(2.55,1)官方的解释是:这不是bug,而事关浮点数存储:
>>> from decimal import Decimal >>> Decimal.from_float(1.05) Decimal('1.0500000000000000444089209850062616169452667236328125') >>> Decimal.from_float(1.15) Decimal('1.149999999999999911182158029987476766109466552734375') >>> Decimal.from_float(1.55) Decimal('1.5500000000000000444089209850062616169452667236328125') >>> Decimal.from_float(2.05) Decimal('2.04999999999999982236431605997495353221893310546875') >>> Decimal.from_float(2.15) Decimal('2.149999999999999911182158029987476766109466552734375') >>> Decimal.from_float(2.55) Decimal('2.54999999999999982236431605997495353221893310546875')尽量避免使用round()。
觉远大师
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关于文中和笔记区对 _ 变量的讨论,个人测试了做出了一点总结:
>>> t=1 >>> _+1 # 系统将上一表达式结果 3 赋值给变量 _ ,3+1=4 >>> _+1 # 系统将上一表达式结果 4 赋值给变量 _ ,4+1=5 >>> _=10 # 系统将上一表达式结果 5 赋值给变量 _ ,同时用户手动创建变量 _=10 >>> _+1 # 优先引用用户变量(10),10+1=11,同时系统将11这个值赋给只读变量 _ >>> _+1 # 优先引用用户变量(10),10+1=11,同时系统将11这个值赋给只读变量 _ >>> del _ # 删除用户变量(10) >>> _+1 # 此时只有只读变量 _ ,值为11,11+1=12 12
对于上述提及的两个变量同名,个人没看源码,只能猜测:两个变量在底层是不同的,但标识并不是用户透明的,所以只能看见都是 _