Python 数字

本 Python 数字教程的主要目的是教育 Python 编程语言中的数字数据类型及其转换概念。还将学习一些用于操作此数字数据类型的算术运算。

Python 数字数据类型

在 Python 中，当变量被赋值为数字时，它就属于 Python 数字数据类型。数字数据类型包括整数值、浮点数值和复数类型值，具体说明如下：

• int 
• float
• complex

整数类型

• 整数数据类型仅包含整数值（零、正数和负数）。
• 不包含小数部分。
• 长度无界。

#i is a variable of type int  
i1 = 10  
i2 = 525
print("integer  1 = ",i1) 
print("integer 2 = ",i2) 

输出

integer 1 = 10
integer 2 = 525

浮点数类型

• 包含浮点数。
• 包含小数部分。
• 小数点精度限制为 15 位小数。

#i is a variable of type int  
f1 = 10.01  
f2 = 525.25
print("floating point number 1 = ",f1) 
print("floating point number 2 = ",f2) 

输出

floating point number 1 = 10.01
floating point number 2 = 525.25

复数类型

复数是包含实部和虚部的数字，形式为 a+ib，其中 a 和 b 是实数，b 与虚数单位 i 相关。示例和输出。

• 包含实部 (a) 和虚部 (b)。
• 形式为 a + ib。
• 虚数单位是 'i'。

C1 =-5-6i 
C2 = 4+3i
print("Complex number 1 = ",C1)
print("Complex number 2 = ",C2)
 

输出

Complex number 1 = -5-6i
Complex number 2 = 4+3i

Python - 类型转换 & 强制类型转换

大多数编程语言中独一无二的特性之一是类型转换。**类型转换**可以简单地定义为将一个对象的数据类型更改为另一种数据类型，以进行各种操作或评估。根据无缝操作的需求，转换可以隐式或显式地进行。

**隐式转换**，也称为*类型强制转换*，通常定义为根据编译器或解释器所需的表达式或评估，将一种 Python 数据类型转换为另一种。Python 编程语言支持类型转换，尽管它存在一些我们将在后面讨论的陷阱。

让我们详细看下面的例子来进一步了解 Python 类型强制转换。假设我们需要计算两个整数类型数字 n1 和 n2 的平均值。结果可能是一个小数，存储为浮点值。Python 会自动将结果值声明为浮点类型，使程序员无需担心错误。这种隐式转换通常称为类型强制转换。

#Type coercion example 
n1 = 2  
n2 = 3
print(“Average of” n1 “and” n2 “ = ”,(n1+n2)/2)  

输出

Average of  2 and 3 = 2.5

在某些情况下，Python 需要根据需求显式地将一种 Python 数据类型转换为另一种。这种类型的转换通常称为**显式转换**或*类型转换*。Python 有一些内置函数可以帮助显式转换数据类型。它们列在下面：

1. int( arg ) - 将 arg 的数据类型转换为整数。
2. float(arg) - 将 arg 的数据类型转换为浮点数。
3. complex(arg1, arg2) - 将 arg1 和 arg2 的数据类型转换为复数类型，其中 arg1 包含实部，arg2 包含虚部。

#Type casting example 
a = 10
b = 5.3
c = 4+5i
#Conversion
x= float (a)
y=int(b)
z=complex of (a)
#Printing output  with corresponding data type
print( x "belongs to",type(x))
print( y "belongs to",type(y))
print( z "belongs to",type(z)) 

输出

10.0 belongs to <class 'float'>
5 belongs to <class 'int'>
10+0i belongs to <class 'complex'>

Python Number – 模块

Decimal 模块

我们在数学中学过小数及其运算，如加法、减法、乘法……。但在学习编程语言时，我们给小数赋予了一个新名称，称为**浮点数**。我们通常将浮点数视为小数本身。但实际上存在一些差异，在学习机器语言时：

我们知道机器只能理解二进制表示，即 0 和 1。浮点数也以二进制形式处理。因此，二进制浮点计算与典型的十进制计算非常不同。

A = 1.10
B = 2.20
C = A+B
print("C =",C) 

输出

C = 3.3000000000000003

从上面将 1.10 和 2.20 相加的示例来看，我们期望得到 3.30 作为它们的和。但我们得到的结果是 3.3000000000000003。这就是分数在二进制形式中的表示方式。因此，我们必须大致将值四舍五入为 3.30。所以我们可以说计算机中存储的小数不是精确的。

通过简单地导入 decimal 模块，我们可以解决浮点数的不精确性问题。与二进制浮点数不同，decimal 模块具有程序员可更改的精度，可维护精度，有助于执行我们在学校中学过的计算。因此，decimal 模块对于会计、金融应用等非常有用。

import decimal
A = decimal.Decimal('1.1')
B = decimal.Decimal('2.2')
C = 3
D = 3.14

print("A =",A)
print("B =",B)
print("A+B = ",A+B)
print("A+C = ",A+C)
print("A+D = ",A+D) 

输出

A = 1.1
B = 2.2
A+B =  3.3
A+C =  4.1

print("A+D = ",A+D)
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'decimal.Decimal' and 'float'

下表总结了 Decimal 和浮点数之间的区别。

Fraction 模块

与 decimal 模块类似，另一个与数字数据类型相关的重要模块是 fraction 模块。

分子和分母构成了我们早期课程中学到的分数。Python 还通过导入 fractions 模块来支持分数计算。

如何创建分数实例？

创建分数实例的不同方法如下所示。

使用整数值作为分子和分母。

import fractions
A = fractions.Fraction(1,2)
B = fractions.Fraction (3,4)
print("A =",A)
print("B =",B)
print("A+B =",A+B) 

输出

A = 1/2
B = 3/4
A+B  = 5/4

使用字符串格式“<分子/分母>”

import fractions
A = fractions.Fraction('5/7')
B = fractions.Fraction('3/8')
print("A =",A)
print("B =",B)
print("A+B =",A+B) 

输出

A = 5/7
B = 3/8
A+B = 61/56

使用浮点数格式。

import fractions
A = fractions.Fraction(2.5)
B = fractions.Fraction(1.5)
print("A =",A)
print("B =",B)
print("A+B =",A+B) 

输出

A = 5/2
B = 3/2
A+B = 4

使用字符串格式“（数字).(数字)”

import fractions
A = fractions.Fraction('.5')
B = fractions.Fraction('1.5')
print("A =",A)
print("B =",B)
print("A+B =",A+B) 

输出

A = 1/2
B = 3/2
A+B = 2

Math 模块函数

Python 还提供了另外两个重要的模块，它们实际上是数学活动的支柱。这些模块是 **math** 和 **random**，用于执行三角函数、对数、概率等。math 模块的相关函数制成表格以供参考。

随机数函数

Python 包含一组用于生成或操作随机数的函数，这些函数广泛用于游戏应用、测试应用、安全和隐私应用等。下表列出了操作随机数的函数。