数字类型——python3

今天我为各位小伙伴准备了python3中数字类型，希望能够帮助到你们！

Python 数字数据类型用于存储数值。

数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型的值，将重新分配内存空间。

以下实例在变量赋值时 Number 对象将被创建：

var1 = 1

var2 = 10

您也可以使用del语句删除一些数字对象的引用。

del语句的语法是：

del var1[,var2[,var3[….,varN]]]]

您可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用，例如：

del var

del var_a, var_b

Python 支持三种不同的数值类型：

整型(Int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。Python3 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 Python3 没有 Python2 的 Long 类型。

浮点型(float) - 浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 102 = 250）

复数( (complex)) - 复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示， 复数的实部a和虚部b都是浮点型。

我们可以使用十六进制和八进制来代表整数：

number = 0xA0F # 十六进制

number

2575

number=0o37 # 八进制

number

31

int float complex

10 0.0 3.14j

100 15.20 45.j

-786 -21.9 9.322e-36j

080 32.3+e18 .876j

-0490 -90. -.6545+0J

-0x260 -32.54e100 3e+26J

0x69 70.2-E12 4.53e-7j

Python支持复数，复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示， 复数的实部a和虚部b都是浮点型。

Python 数字类型转换

有时候，我们需要对数据内置的类型进行转换，数据类型的转换，你只需要将数据类型作为函数名即可。

int(x) 将x转换为一个整数。

float(x) 将x转换到一个浮点数。

complex(x) 将x转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 0。

complex(x, y) 将 x 和 y 转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 y。x 和 y 是数字表达式。

以下实例将浮点数变量 a 转换为整数：

a = 1.0

int(a)

1

Python 数字运算

Python 解释器可以作为一个简单的计算器，您可以在解释器里输入一个表达式，它将输出表达式的值。

表达式的语法很直白： +, -, * 和 / 和其它语言（如Pascal或C）里一样。例如：

2 + 2

4

50 - 5*6

20

(50 - 5*6) / 4

5.0

8 / 5 # 总是返回一个浮点数

1.6

注意：在不同的机器上浮点运算的结果可能会不一样。

在整数除法中，除法（/）总是返回一个浮点数，如果只想得到整数的结果，丢弃可能的分数部分，可以使用运算符 // ：

17 / 3 # 整数除法返回浮点型

5.666666666666667

17 // 3 # 整数除法返回向下取整后的结果

5

17 % 3 # ％操作符返回除法的余数

2

5 * 3 + 2

17

等号（=）用于给变量赋值。赋值之后，除了下一个提示符，解释器不会显示任何结果。

width = 20

height = 5*9

width * height

900

Python 可以使用 ** 操作来进行幂运算：

5 ** 2 # 5 的平方

25

2 ** 7 # 2的7次方

128

变量在使用前必须先”定义”（即赋予变量一个值），否则会出现错误：

n # 尝试访问一个未定义的变量

Traceback (most recent call last):

File “”, line 1, in

NameError: name ‘n’ is not defined

不同类型的数混合运算时会将整数转换为浮点数：

3 * 3.75 / 1.5

7.5

7.0 / 2

3.5

在交互模式中，最后被输出的表达式结果被赋值给变量 _ 。例如：

tax = 12.5 / 100

price = 100.50

price * tax

12.5625

price + _

113.0625

round(_, 2)

113.06

此处， _ 变量应被用户视为只读变量。

数学函数

函数 返回值 ( 描述 )

abs(x) 返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回 10

ceil(x) 返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1) 返回 5

cmp(x, y)

如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1。 Python 3 已废弃 。使用 使用 (x>y)-(x小于y) 替换。

exp(x) 返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045

fabs(x) 返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0

floor(x) 返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回 4

log(x) 如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0

log10(x) 返回以10为基数的x的对数，如math.log10(100)返回 2.0

max(x1, x2,…) 返回给定参数的最大值，参数可以为序列。

min(x1, x2,…) 返回给定参数的最小值，参数可以为序列。

modf(x) 返回x的整数部分与小数部分，两部分的数值符号与x相同，整数部分以浮点型表示。

pow(x, y) x**y 运算后的值。

round(x [,n]) 返回浮点数x的四舍五入值，如给出n值，则代表舍入到小数点后的位数。

sqrt(x) 返回数字x的平方根。

随机数函数

随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。

Python包含以下常用随机数函数：

函数 描述

choice(seq) 从序列的元素中随机挑选一个元素，比如random.choice(range(10))，从0到9中随机挑选一个整数。

randrange ([start,] stop [,step]) 从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数，基数缺省值为1

random() 随机生成下一个实数，它在[0,1)范围内。

seed([x]) 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed。

shuffle(lst) 将序列的所有元素随机排序

uniform(x, y) 随机生成下一个实数，它在[x,y]范围内。

三角函数

Python包括以下三角函数：

函数 描述

acos(x) 返回x的反余弦弧度值。

asin(x) 返回x的反正弦弧度值。

atan(x) 返回x的反正切弧度值。

atan2(y, x) 返回给定的 X 及 Y 坐标值的反正切值。

cos(x) 返回x的弧度的余弦值。

hypot(x, y) 返回欧几里德范数 sqrt(x*x + y*y)。

sin(x) 返回的x弧度的正弦值。

tan(x) 返回x弧度的正切值。

degrees(x) 将弧度转换为角度,如degrees(math.pi/2) ， 返回90.0

radians(x) 将角度转换为弧度

数学常量

常量 描述

pi 数学常量 pi（圆周率，一般以π来表示）

e 数学常量 e，e即自然常数（自然常数）。

还有一些内容的补充：

1：

文中对于 _ 提到，它代表了上一次的输出结果，”用户应该将其视为只读变量”，实际情况是你也可以对于_ 赋值，=10 是没有毛病的，但这样的结果会导致你在之后调用 的时候全部变成了10，除非你 del _。

对于round:

round(10.5)

10

round(11.5)

12

Python 所谓的奇进偶弃，因为浮点数的表示在计算机中并不准确，用的时候可能要注意一下：

“4舍6入5看齐,奇进偶不进”我觉得并不是因为浮点数在计算机表示的问题。计算机浮点数的表示是 ieee 定义的标准规则，如果 python 中存在，没道理其他语言中不存在。事实上是因为该取舍方法比过去的 “四舍五入” 方法在科学计算中更准确。而国家标准也已经规定使用 “4舍6入5看齐,奇进偶不进” 取代”四舍五入”.

从统计学的角度上来讲,如果大量数据无脑的采用四舍五入会造成统计结果偏大。而”奇进偶舍”可以将舍入误差降到最低。

奇进偶舍是一种比较精确比较科学的计数保留法，是一种数字修约规则。

其具体要求如下（以保留两位小数为例）：

（1）要求保留位数的后一位如果是4或者4以下的数字，则舍去， 例如 5.214保留两位小数为5.21。

（2）如果保留位数的后一位如果是6或者6以上的数字，则进上去， 例如5.216保留两位小数为5.22。

（3）如果保留位数是保留整数部分或保留一位小数，则要根据保留位来决定奇进偶舍：

2：

python 不支持复数转换为整数或浮点数

3：

decimal 模块提供了一个 Decimal 数据类型用于浮点数计算，拥有更高的精度。

import decimal

decimal.getcontext().prec=4 # 指定精度（4位小数）

decimal.Decimal(1) / decimal.Decimal(7)

Decimal(‘0.1429’)

with decimal.localcontext() as ctx: # 小数上下文管理器

… ctx.prec=2

… decimal.Decimal(‘1.00’) / decimal.Decimal(‘3.00’)

…

Decimal(‘0.33’)

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