一、進位
1、什麼是進位?
進位也就是進位計數制,是人為定義的帶進位的計數方法(有不帶進位的計數方法,例如原始的結繩計數法,唱票時常用的「正」字計數法,以及類似的tally mark計數)。對於任何一種進制---X進制,就表示每個位置上的數運算時都是逢X進位。十進制是逢十進一,十六進制是逢十六進一,二進制就是逢二進一,以此類推,x進制就是逢x進位。 (來自百度)
通俗的解釋,所謂的進制就是一種計數時表示的方法,多少進制,就是當滿足此進制時就向高位進一位。
2. 進位轉換
Python中可以透過內建函數int()函數進行二進位轉十進位;int()函數可以將一個指定進制的數字型字串或十進制數字轉換為整數。
語法:
int(object,base)
傳回值: 回傳型數據。
將二進位數轉換為十進位數
test = ['111011011111', '0b110'] for number in test: print(int(number, 2))
##執行結果:
将八进制数转化为十进制数。
test = ['-1537202', '125'] for number in test: print(int(number, 8))
运行 结果 :
二、数值类型
1. 布尔型
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:
傳回值 | |
---|---|
#False | (布林型) |
0 | #(整數型0) |
#0L | #(長整數型0) |
#0.0# | (浮點型0) |
#0.0 0.0j | (複數0) |
#"" | #(空字串) |
[] | (空列表) |
() | (空元組) |
#{} | (空字典) |
-
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。
# 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
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)。
>>> 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
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”)。
>>> a = 999 ** 8 # 整型自动转换为长整型 >>> a 8920457944069944027201L >>> type(a) long
4. 浮点型
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。
>>> 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
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。
>>> 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
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。
以上是一篇文章帶你去理解Python基礎之進位與資料類型的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomoGeneData,performance-Caliticalcode,orinterfacingwithccode.1)同質性data:arraysSaveMemorywithTypedElements.2)績效code-performance-calitialcode-calliginal-clitical-clitical-calligation-Critical-Code:Arraysofferferbetterperbetterperperformanceformanceformancefornallancefornalumericalical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactsperformance.2)listssdonotguaranteeconecontanttanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectacccesslectaccesslecrectaccesslerikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,負索引,切片,口頭化。 1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通過使用pyenv、venv和Anaconda來管理不同的Python版本。 1)使用pyenv管理多個Python版本:安裝pyenv,設置全局和本地版本。 2)使用venv創建虛擬環境以隔離項目依賴。 3)使用Anaconda管理數據科學項目中的Python版本。 4)保留系統Python用於系統級任務。通過這些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,確保項目順利運行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基於基於duetoc的iMplation,2)2)他們的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函數函數函數函數構成和穩定性構成和穩定性的操作,製造


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