1. 基本システム
1. 基本システムとは何ですか?
基本システムはキャリーカウントシステムでもあり、これは人為的に定義されたキャリー付きのカウント方法です(開票の際にはオリジナルのノットカウント方法など、キャリーなしのカウント方法もあります)一般的に使用される「ポジティブ」ワードカウント、および同様のタリーマークカウント)。任意の基数系 (X 基数系) では、X に到達するたびに各位置での数値演算が 1 桁ずつ実行されることを意味します。 10 進法では 10 分の 1 ごとに 1 が繰り上がり、16 進数では 16 分の 1 ごとに繰り上がり、2 進法では 2 ごとに繰り上がり、以下同様に、x ベースのシステムでは x ごとに繰り上がります。 (Baidu より)
一般的な説明では、いわゆる基数系は数え方の一種で、基数系を満たした場合に 1 桁進むことを意味します。高次です。
2. 基数変換
Python では、組み込み関数 int() 関数を使用して 2 進数を 10 進数に変換できます。 int() 関数は、指定した基数の数値文字列または 10 進数を整数に変換できます。
構文:
int(object,base)
戻り値: 戻り値整数型のデータ。
2 進数を 10 進数に変換
test = ['111011011111', '0b110'] for number in test: print(int(number, 2))
実行結果: # ################################## 将八进制数转化为十进制数。 运行 结果 : 布尔型其实是整型的子类型,布尔型数据只有两个取值:True和False,分别对应整型的1和0。 每一个Python对象都天生具有布尔值(True或False),进而可用于布尔测试(如用在if、while中)。 以下对象的布尔值都是False: 用户自定义的 类实例,该类定义了方法 nonzero() 或 len(),并且这些方法返回0或False。 除上述对象之外的所有其他对象的布尔值都为True。 整型等价于C语言中的有符号长整型(long),与系统的最大整型一致(如32位机器上的整型是32位,64位机器上的整型是64位),可以表示的范围有限。整型字面值的表示方法有3种:十进制(常用)、二进制(以“0b”开头)、八进制(以数字“0”开头)和十六进制(以“0x”或“0X”开头)。 长整型是整型的超集,可以表示无限大的整数。长整型字面值的后面带有字母“L”或“l”(使用大写的“L”)。 浮点型类似于C中的双精度浮点型(double)。浮点型字面值可以用十进制或科学计数法表示,在科学计数法中,e或E代表10,+(可以省略)或 - 表示指数的正负。 复数与数学中的复数概念完全相同。Python中的复数有以下几个特性: 复数由实数部分和虚数部分构成,表示为:real+imagj 或 real+imagJ。 复数的实部real和虚部imag都是浮点型。 本文基于Python基础,主要讲解了进制和数值类型。通过一个个小项目详细的讲解和图片的效果展示,以期让读者更好的了解Python中进制转换和数值类型,希望能够帮助大家更好的学习。test = ['-1537202', '125']
for number in test:
print(int(number, 8))
二、数值类型
1. 布尔型
#戻り値
##タイプ
False
##(ブール値)
#0
##(整数 0)
#0L
(長整数 0)
#0.0##
(浮動小数点型 0)
##0.0 0.0j
(複数形 0)
##""
(空の文字列)
##[] () (空のリスト)
#(空のタプル)
##{}
(空の辞書)
#
# 1. Python对象的布尔值
>>> bool(None)
False
>>> bool(False), bool(0), bool(0L), bool(0.0), bool(0.0+0.0j)
(False, False, False, False, False)
>>> bool(''), bool([]), bool(()), bool({})
(False, False, False, False)
# 2. 数值运算中,布尔值True和False分别对应整型的1和0
>>> int(True), int(2 < 1)
(1, 0)
>>> False + 100
100 #输出结果
>>> True + 100
101 #输出结果
2. 整型
>>> a = 0b10100
>>> type(a)
int #输出结果
>>> a
20 #输出结果
>>> bin(20), oct(20), hex(20)
('0b10100', '024', '0x14') # 输出结果
3. 长整型
>>> a = 999 ** 8 # 整型自动转换为长整型
>>> a
8920457944069944027201L
>>> type(a)
long
4. 浮点型
>>> type(1)
int #输出结果
>>> type(1.0)
float #输出结果
>>> 1 + 1.0
2.0 #输出结果
>>> a = 1e-2
>>> a #输出结果
0.01
>>> type(a)
float #输出结果
>>> pi = 3.1415926
>>> round(pi)
3.0 #输出结果
>>> round(pi, 4)
3.1416 #输出结果
5. 复数
>>> a = 1+2j
>>> a
(1+2j) #输出结果
>>> a.real # 实部
1.0 #输出结果
>>> type(a.real)
float #输出结果
>>> a.imag # 虚部
2.0 #输出结果
>>> type(a.imag)
float #输出结果
三、总结
以上がPython とデータ型の基本を理解するのに役立つ記事の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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