Python은 정수, 부동 소수점 숫자, 문자열 등과 같은 다양한 데이터 유형을 지원하는 매우 유연한 프로그래밍 언어입니다. 개발 과정에서 다양한 계산이나 작업을 수행하기 위해 다양한 유형의 데이터를 변환해야 하는 경우가 많습니다. 이 기사에서는 Python의 데이터 유형 변환 방법을 소개합니다.
- 정수 변환
Python에서는 int 함수를 통해 다른 유형의 데이터를 정수 유형으로 변환할 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드를 통해 문자열 유형 숫자를 정수 유형으로 변환할 수 있습니다.
num_str = '123' num_int = int(num_str) print(num_int)
출력 결과는 다음과 같습니다.
123
- 부동 소수점 숫자 변환
정수 유형과 유사하게 float 함수도 제공됩니다. Python에서는 다른 유형 데이터를 변환하기 위해 부동 소수점 유형으로 변환합니다. 예를 들어 문자열 유형 숫자를 부동 소수점 유형으로 변환할 수 있습니다.
num_str = '3.1415926' num_float = float(num_str) print(num_float)
출력 결과는 다음과 같습니다.
3.1415926
- String Conversion
Python에서는 str 함수를 사용하여 다른 유형의 데이터를 문자열로 변환할 수 있습니다. 유형. 예를 들어 여러 정수 유형 또는 부동 소수점 유형을 문자열 유형으로 변환할 수 있습니다.
num_int = 123 num_float = 3.1415926 num_str1 = str(num_int) num_str2 = str(num_float) print(num_str1, num_str2)
출력 결과는 다음과 같습니다.
123 3.1415926
- 목록, 튜플 및 사전 변환
기본 데이터 유형 변환 외에도 , Python은 목록, 튜플 및 사전 유형 데이터를 변환하는 메소드도 제공합니다.
목록을 튜플로 변환:
list1 = [1, 2, 3] tuple1 = tuple(list1) print(tuple1)
출력 결과:
(1, 2, 3)
튜플을 목록으로 변환:
tuple2 = (4, 5, 6) list2 = list(tuple2) print(list2)
출력 결과:
[4, 5, 6]
사전 키와 값을 목록으로 변환:
dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} list_keys = list(dict1.keys()) list_values = list(dict1.values()) print(list_keys, list_values)
출력 결과는 다음과 같습니다.
['a', 'b', 'c'] [1, 2, 3]
- Boolean 유형 변환
Python에서는 bool 함수를 통해 다른 유형의 데이터를 Boolean 유형으로 변환할 수 있습니다. 0이 아닌 숫자나 비어 있지 않은 개체는 True로 변환되고, 0이거나 비어 있는 개체는 False로 변환됩니다.
예를 들어, 어떤 숫자든 부울 유형으로 변환할 수 있습니다.
num1 = 123 num2 = 0 bool1 = bool(num1) bool2 = bool(num2) print(bool1, bool2)
출력 결과는 다음과 같습니다.
True False
Summary
데이터 유형 변환은 Python 프로그래밍에서 매우 일반적입니다. 정수, 부동 소수점 숫자, 문자열, 목록, 튜플 및 사전과 같은 다양한 유형이 포함됩니다. 이러한 변환 방법을 익히면 다양한 유형의 데이터 처리 및 작업을 더 쉽게 수행할 수 있습니다.
위 내용은 Python의 데이터 유형 변환의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python 스크립트가 UNIX 시스템에서 실행할 수없는 이유는 다음과 같습니다. 1) CHMOD XYOUR_SCRIPT.PY를 사용하여 실행 권한을 부여하는 권한이 불충분합니다. 2) 잘못되거나 누락 된 Shebang 라인은 #!/usr/bin/envpython을 사용해야합니다. 3) 잘못된 환경 변수 설정, os.environ 디버깅을 인쇄 할 수 있습니다. 4) 잘못된 Python 버전을 사용하여 Shebang 행 또는 명령 줄에 버전을 지정할 수 있습니다. 5) 가상 환경을 사용하여 종속성을 분리하는 의존성 문제; 6) 구문 오류, python-mpy_compileyour_script.py를 사용하여 감지하십시오.

파이썬 어레이를 사용하는 것은 목록보다 많은 양의 숫자 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다. 1) 배열 더 많은 메모리를 저장, 2) 배열은 숫자 값으로 작동하는 것이 더 빠르며, 3) 배열 힘 유형 일관성, 4) 배열은 C 배열과 호환되지만 목록만큼 유연하고 편리하지 않습니다.

더 나은 orfelexibility 및 mixdatatatatytys, 탁월한 정비 계산 모래 데이터 세트.

numpymanagesmemoryforlargearraysefficiedviews, 사본 및 메모리-맵핑 파일

ListSinpythondonoTrequireimportingAmodule, whilearraysfromtheArrayModuledOneedAnimport.1) ListSareBuilt-in, Versatile, andCanholdixedDatatypes.2) arraysarraysaremorememorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMoremeMoremeTeverTopeTeveTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeveTeTeTeTeTeTeTeTete가 필요합니다.

PythonlistsCanstoreAnyDatAtype, ArrayModuLearRaysStoreOneType 및 NUMPYARRAYSAREFORNUMERICALPUTATION.1) LISTSAREVERSATILEBUTLESSMEMORY-EFFICENT.2) ARRAYMODUERRAYRAYRAYSARRYSARESARESARESARESARESARESAREDOREDORY-UNFICEDONOUNEOUSDATA.3) NumpyArraysUraysOrcepperperperperperperperperperperperperperperperferperferperferferpercient

whenyouattempttoreavalueofthewrongdatatypeinapythonaphonarray, thisiSdueTotheArrayModule의 stricttyPeenforcement, theAllElementStobeofthesAmetypecified bythetypecode.forperformancersassion, arraysaremoreficats the thraysaremoreficats thetheperfication the thraysaremorefications는

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.


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