이 글은 주로 Python3의 int(정수) 사용에 대한 튜토리얼을 소개합니다. 글의 소개는 Python3을 배우고 사용하는 모든 사람에게 확실한 참고 가치가 될 수 있다고 생각합니다. 아래를 살펴보세요.
Python3은 세 가지 다른 숫자 유형을 지원합니다.
정수 유형(int) - 일반적으로 정수 또는 정수라고 하며 소수점 없이 양수 또는 음수일 수 있습니다. . Python3 정수 유형은 크기 제한이 없으며 long 유형으로 사용할 수 있습니다. 그러나 실제로 제한된 시스템 메모리로 인해 우리가 사용하는 정수는 무한히 클 수 없습니다.
부동소수점형(float) - 부동소수점형 숫자는 정수부와 소수부로 구성됩니다. 부동소수점형은 과학 표기법(2.5e2 = 2.5 x 102 =)을 사용하여 표현할 수도 있습니다. 250)
복소수(복소수)--복소수는 실수부와 허수부로 구성되며 a + bj 또는 복소수(a,b)로 나타낼 수 있습니다. 복소수의 실수부분은 a이고 허수부분 b는 모두 부동소수점형이다.
python3의 int(정수형)에 대한 자세한 소개를 살펴보겠습니다.
__abs__(절대값 반환)
n = -5 print(n.__abs__()) #输出:5
__add__(덧셈, 연산자: +)
n = 3 print(n.__add__(5)) #输出:8
__and__(비트 AND 연산, 연산자: &)
n = 5 print(n.__and__(7)) #输出:5 # 00000110 #与运算 # 00000111 #等于 00000110
__bool__
#占位
__ceil__(자체 반환)
n = 1234 print(n.__ceil__()) #输出:1234
__pmod__(제수와 나머지 반환)
n = 13 print(n.__pmod__(5)) #输出:(2, 3)
__eq__(두 숫자가 같은지 확인, 연산자: ==)
n = 5 print(n.__eq__(3)) #输出:False
__float__(부동 소수점 형식으로 변환)
n = 5 print(n.__float__()) #输出:5.0
__floorp__(정수 나누기, 몫의 정수 부분 반환, 연산자: //)
n = 9 print(n.__floorp__(4)) #输出:2
__floor__
#占位
__format__
#占位
__getattribute__
#占位
__getnewargs__
#占位
__ge__(여부 판단>=)
n = 5 print(n.__ge__(3)) #输出:True
__gt__(여부 판단 > )
n = 5 print(n.__gt__(3)) #输出:True
__hash__
#占位
__index__
#占位
__invert__(이진 비트 반전, 연산자: ~)
n = 11 print(n.__invert__()) #输出:-12 #ps:二进制的负数表示方法:正数按位取反再加1
__le__(
n = 5 print(n.__le__(3)) #输出:False
__lshift__(이진 왼쪽 시프트 연산, 연산자:
n = 12 print(n.__lshift__(2)) #输出:48 #ps:二进制左移1位等于十进制乘2,右移一位等于十进制除2
__lt__(
n = 5 print(n.__lt__(3)) # #输出:False
__mod__(모듈로 사용 - 나눗셈의 나머지를 반환합니다. , 연산자: %)
n = 14 print(n.__mod__(3)) #输出:2
__mul__(곱셈, 연산자: *)
n = 3 print(n.__mul__(6)) #输出:18
__neg__(역방향, 양수는 음수, 음수는 양수, 연산자: -)
n = 5 print(n.__neg__()) #输出:-5
__new__
#占位
__ne__ (두 값이 같지 않은지 판단, 연산자: != )
n = 5 print(n.__ne__(3)) #输出:True
__or__ (비트 OR 연산, 연산자: |)
n = 3 print(n.__or__(5)) #输出:7 # # 00000011 # #或 # # 00000110 # # 00000111
__pos__
# """ +self """ (不知道有啥意义)
__pow__(xy의 값 [x의 y제곱]을 반환)
n = 2 print(n.__pow__(3)) #输出:8
__radd__(덧셈, 연산자: + : //)
n = 5 print(n.__radd__(3)) #输出:8
__rlshift__(이진 왼쪽 시프트 연산, 연산자:
#""" Return value&self. """
__rmod__(나눗셈의 나머지 부분을 모듈로 반환, 연산자: %)
#""" Return pmod(value, self). """
__rmul__(곱셈, 연산자: *)
#""" Return repr(self). """
__ror__
#""" Return value//self. """
__round__
#""" Return value<p style="text-align: left;">__rpow__(yx 값 반환 [y의 x제곱] )</p><pre class="brush:php;toolbar:false">#""" Return value%self. """
__rrshift__
#""" Return value*self. """
__rshift__
#""" Return value|self. """
__rsub__
#占位
__rtruep__
n = 3 print(n.__rpow__(2)) #输出:8
__rxor__
#""" Return value>>self. """
__sizeof__
#""" Return self>>value. """
__str__
#""" Return value-self. """
sub(뺄셈)
#""" Return value/self. """
__truep__(나누기)
#""" Return value^self. """
__trunc__
#""" Returns size in memory, in bytes """
__xor__(비트) XOR, 연산자: ^)
#""" Return str(self). """
bit_length(바이너리의 최소 길이 반환)
#""" Return self-value. """
conjugate
#""" Return self/value. """
from_bytes
#占位
to_bytes
#""" Return self^value. """
위 내용은 Python3에서 int 사용에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

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