python数据类型及有关的实用函数

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python数据类型及有关的实用函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

本系列例子使用python3.x, 编辑时间:2019-09-03,23:03:36

python以“对象引用”来存储数据,以对象来表达数据,每个对象都具有身份,对象和值。

实用函数:

  • id(): 查看变量的id地址
  • type() : 查看对象类型
  • input(): 获取字符串类型的 用户输入的变量
  • eval(): 用来执行一个字符串表达式,并返回表达式的值。可与input()结合使用,获取连续变量值
  • 交换变量: x, y = y, x
num1, num2, num3 = eval(input("输入三个数,中间以逗号隔开:"))

try:
    print(num1, num2, num3)
except Exception as e:
    print("error: ", e)

运行结果:
输入三个数,中间以逗号隔开:17, 18, 19
17 18 19

 

 

常见的Python内置类型:

  1. 数值类型(Numeric Types): 包含int(整数),float(浮点数),complex(复数)
  2. 序列类型(Sequence Types): 有str(字符串), list(列表),tuple(元组)
  3. 迭代类型(Iterator Types): 提供容器,使用for循环进行迭代操作
  4. 集合类型(Set Types): 有set(可变集合)和frozenset(固定集合或不可变集合)
  5. 映射类型(Mapping Types): 只有dict(字典)

数据类型

1.整数类型:

  • 整数Interger:

    进制转换函数:

    • bin(int): 十进制转二进制,转换的数据会以 0b 为前缀字符
    • oct(int): 十进制转八进制,转换的数据会以 0o 为前缀字符
    • hex(int):十进制转二进制,转换的数据会以 0x 为前缀字符
    • int(s, base):将字符串s根据base参数转换成十进制数值
    • format(value[,format_spec]):此函数用于十进制转换为其它进制(去除前缀字符)
dec_num = 255  # 十进制数
print(bin(dec_num))  # 二进制  输出"0b11111111"
print(oct(dec_num))  # 八进制  输出"0o377"
print(hex(dec_num))  # 十六进制  输出"0xff"

bin_num = 0b + 10101
print(int(bin_num, 2))  # 二进制转十进制 输出 21

num = 78  # 十进制数
print(format(num, b))  # 输出二进制字符串 "1001110"
print(format(num, o))  # 输出八进制字符串 "116"
print(format(num, x))  # 输出十六进制字符串 "4e"
  • 布尔Boolean:

    Bool(Boolean)为int的子类,可以使用bool()函数。它只有True和False两个值。

    • True:  可以采用数值1来表示
    • False:  数值0,特殊对象None,空字符串,空列表,空元组都将返回False       

2.浮点数类型:

  • 小数(float):

    常用函数:

    • float():强制转换为浮点数
    • fromhex():对象方法,将十六进制浮点数转为十进制
    • hex():类方法,返回字符串形式的十六进制的浮点数
    • is_integer():类方法,判断是否为整数,若小数位数为零,返回True
float_num = 71.235  # 定义浮点数
float_num_hex = float_num.hex()  # 返回字符串形式的十六进制浮点数
print(float_num_hex)  # 输出 "0x1.1cf0a3d70a3d7p+6"
print(float.fromhex(float_num_hex))  # 转回十进制数 输出 71.235

 

    特殊浮点数:

    float(‘nan‘), float(‘Infinity‘), float(‘-inf‘)是三个特殊的浮点数,分别代表 非数字(Not a number),无穷大(Infinity), 负无穷大(Negative Infinity)

    可以使用标准库 math 模块中的 isnan()判断是否为NaN数据,isinf()判断是否为inf或-inf数据

  • 复数(complex):

    complex(re, im): re为real,实数;im为imagine,虚数,虚数部分需加上字符‘j’或‘J’

complex_num = 5 + 6j
print(type(complex_num))  # 输出 <class ‘complex‘>
print(complex_num.real)  # 输出实数部分 5.0
print(complex_num.imag)  # 输出虚数部分 6.0

 

  • 更精确的Decimal类型:
    • 使用Decimal类型需要导入decimal模块
    • 将Decimal()函数设为字符串可以指定有效位数,多个Decimal数据相加,和的有效位数为和数中最大的有效位数;相乘的积的有效位数为乘数的有效位数之和
    • getcontext(): 获取Decimal算数运算环境的各项记录的定义,如精确度,舍入规则等。getcontext().prec为精确度,getcontext().rounding为舍入规则
from decimal import *

print(Decimal(10/3)) # 输出 3.333333333333333481363069950020872056484222412109375
num_1 = Decimal(0.125); num_2 = Decimal(8.8888) # 使用字符串参数指定有效位数
print(num_1 + num_2)  # 输出 9.0138
print(num_1 * num_2)  # 输出 1.1111000

print(getcontext().prec)  # 返回精确度 输出 28
getcontext().prec = 3  # 设置精确度
print(num_1 + num_2)  # 输出 9.01

print(getcontext().rounding)  # 返回舍入规则 输出 ROUND_HALF_EVEN
getcontext().rounding = ROUND_FLOOR  # 设置舍入规则为向负无穷大舍入
print(num_1 * num_2)  # 输出 1.11

 

3.分数类型:

  •  使用分数功能,需要导入fractions模块。Fractions()方法如下

     Fraction(numerator, denominator):

    • numerator: 分子,默认值为0
    • denominator: 分母,默认值为1
    • 无论分子还是分母,只能使用正整数或负整数,否则将报错
  • Fraction()方法将自动约分,但参数不能将浮点数和整数混合使用,否则将产生TypeError错误
  • 配合Fraction()方法可以把分数进行加或乘的运算
from fractions import Fraction

num_1 = Fraction(12, 36)  # 定义分数变量, 分子12,分母36
num_2 = Fraction(3, 7)
print(num_1 + num_2)  # 加法 输出 16/21
print(num_1 * num_2)  # 乘法 输出 1/7
num_3 = Fraction(2.1, 3) # 报错: error:  both arguments should be Rational instances(两个参数都应该是有理数)[由于计算机存储浮点数的方式,不能准确地储存浮点数]

本系列博客主要从《从零开始学Python程序设计》提取

以上是关于python数据类型及有关的实用函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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R语言基础-向量|矩阵|数组|数据框|数据IO|实用函数

翻译:《实用的Python编程》02_01_Datatypes

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