


Python unterstützt vier verschiedene numerische Typen, einschließlich int (integer) long (lange Ganzzahl) float (Gleitkomma-Tatsächlicher Wert ) komplex (Pluralzahl),
Number-Datentyp speichert numerische Werte. Es handelt sich um unveränderliche Datentypen, was bedeutet, dass eine Änderung des numerischen Datentyps zum Wert eines neu zugewiesenen Objekts führt.
Zahlenobjekte werden erstellt, wenn Sie ihnen einen Wert zuweisen. Zum Beispiel:
var1 = 1 var2 = 10
Sie können die Referenz des numerischen Objekts auch löschen, indem Sie die del-Anweisung verwenden.
Die Syntax der del-Anweisung lautet:
del var1[,var2[,var3[....,varN]]]]
Mit der del-Anweisung können Sie ein einzelnes Objekt oder mehrere Objekte löschen. 🎜> positive oder negative Ganzzahl.
•long (lange Ganzzahl): oder Wunsch, eine Ganzzahl von unendlicher Größe, geschrieben wie diese Ganzzahl und ein großes oder kleines L.
del var del var_a, var_b•float (tatsächlicher Gleitkommawert): Float, der reelle Zahlen darstellt, Dezimalzahlen, die durch Division des ganzzahligen Teils und des Dezimalteils geschrieben werden. Der Float kann auch in wissenschaftlicher Schreibweise mit E oder 10. Potenz e (2,5e2 = 2,5 × 102 = 250) ausgedrückt werden. •komplex (Plural): + Form von BJ, wobei a, b Gleitkommazahlen sind und J (oder J) die Quadratwurzel von -1 (was eine imaginäre Zahl ist) darstellt. a ist der reelle Zahlenteil und b ist der Imaginärteil. Komplexe Zahlen werden nicht mit Python programmiert
.
• Python erlaubt Ihnen die Verwendung von Kleinbuchstabenversionen des langen L, es wird jedoch empfohlen, nur ein Großbuchstabe L zu verwenden, um Verwechslungen mit der Zahl 1 zu vermeiden. Python Long Integer zeigt einen Großbuchstaben L an.
• Eine komplexe Zahl, die aus einem geordneten Paar einer echten Gleitkommazahl + BJ besteht, wobei a der Realteil und b die Imaginärteildarstellung der komplexen Zahl ist.
ZahlTypkonvertierung:
Pythons Zahlenkonvertierung enthält intern einen gemeinsamen Auswertungstyp des gemischten Ausdrucks. Aber manchmal müssen Sie eine Zahl explizit von einem Typ in einen anderen
Operatoroder
Parameter einer Funktionumwandeln, um die Anforderungen zu erfüllen. • int Typ (X) konvertiert X in eine gewöhnliche Ganzzahl.
•long(X) Konvertiert X in eine lange Ganzzahl. • Float-Typ (X) wandelt X in eine Gleitkommazahl um. •complex(x) Wandelt x mit einem Realteil von x und einem Imaginärteil von Null in eine komplexe Größe um. Der Typ complex(x,y) wandelt das x und die Imaginärteile von x und y in komplexe Zahlen um. x und y sind numerische Werte
Ausdruckeingebaute Zahlenfunktionen
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erläuterung der Unterschiede und Konvertierungsmethoden der vier numerischen Typen von Python (int, long, float, complex). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ARRAYSAREGENERARYMOREMORY-effizientesThanlistsforstoringNumericalDataduetototototheirfixed-SizenReanddirectMemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontuTouNDdirectMemoryAccess.

ToconvertapythonListtoanArray, UsethearrayModule: 1) ImportThearrayModule, 2) Kreatelist, 3) Usearray (Typcode, Liste) Toconvertit, spezifizieren thetypecodelik'i'i'i'i'i'i'i'i'Itingers.ThiskonversionoptimizesMorySageForHomoGeenousData, EnhancingIntationSerance -Formance -FormanceConconcompomp

Python -Listen können verschiedene Arten von Daten speichern. Die Beispielliste enthält Ganzzahlen, Saiten, schwimmende Punktzahlen, Boolesche, verschachtelte Listen und Wörterbücher. Die Listenflexibilität ist bei der Datenverarbeitung und -prototypung wertvoll, muss jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen.

Pythondoesnothavebuilt-In-In-In-In-Grad; UsethearraymoduleformemoryeffizientHomogenousDatastorage, whilelistareversatileformixedDatatypes

ThemostcommonlyusedModuleforcreatreatraysinpythonisnumpy.1) NumpyprovideseffictionToolsforArrayoperationen, IdealfornicericalData.2) ArraysCanbesedusednp.Array () for1dand2dstructures.3) numpyexcelsusingnp.Array () und -Antenoperationen

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.


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