1、Python number数字

Python Number 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 Number 数据类型的值,将重新分配内存空间。

创建一个number数据值,改变数据的值,查看内存地址已发生改变:

>>> num = 123
>>> id(num)
8743872
>>> num = 456
>>> id(num)
13991590095640

使用del语句删除number对象,可以删除多个用','逗号分隔:

>>> num = 123
>>> num1 =888
>>> del num,num1

2、python支持四种不同的数据类型:

  • 整形(int)-通常被称为整型或整数,是正数或者负整数。
  • 长整型(long integers)-无限大小的整数,整数最后使用大写或小写的L表示。
  • 浮点型(floating point real values)-浮点型由整数部分和小数部分组成。
  • 复数(complex numbers)-复数由实数部分和虚数部分构成,可以使用a+bj,或者complex(a,b)表示,复数的a和b部分都是浮点型.
长整型的取值范围:
python2.7版本中长整型的取值范围为-2**63-1次方至2**63次方
python3中没有long类型,使用int表示长整型
In [1]: 2**63-1
Out[1]: 9223372036854775807L
In [2]: lo1 = 9223372036854775807
In [3]: type(lo1)
Out[3]: int
In [4]: lo2 = 9223372036854775808
In [5]: type(lo2)
Out[5]: long
In [6]: log8 = -2**62
In [7]: type(log8)
Out[8]: int
In [9]: log8 = -2**63-1
In [10]: type(log8)
Out[11]: long 创建复数:
>>> complex1 = 1.2+3.4j
>>> type(complex1)
<class 'complex'>
>>> complex2 = complex(0.3,3.2)
>>> print(complex1,complex2)
(1.2+3.4j) (0.3+3.2j)

3、python number类型转换

内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象,表示转换的值

>>> nu1 = 89
>>> nu2 = float(nu1) #转换浮点型
>>> type(nu2)
<class 'float'>
>>> nu3 =complex(nu2) #转复数
>>> type(nu3)
<class 'complex'>
>>> print(nu3)
(89+0j)
>>> nu4 = int(nu2) #转整数
>>> type(nu4)
<class 'int'>
>>> nu5 =str(nu4) #转字符
>>> type(nu5)
<class 'str'>
str(x )                 将对象 x 转换为字符串
repr(x ) 将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str ) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象
tuple(s ) 将序列 s 转换为一个元组
list(s ) 将序列 s 转换为一个列表
chr(x ) 将一个整数转换为一个字符
unichr(x ) 将一个整数转换为Unicode字符
ord(x ) 将一个字符转换为它的整数值
hex(x ) 将一个整数转换为一个十六进制字符串
oct(x ) 将一个整数转换为一个八进制字符串

4、python数字内置函数,数字处理模块math

>>> import math   #数字处理模块
>>> help(math.ceil) #查看帮助
>>> dir(math) #打印所有方法
['__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 'copysign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'fsum', 'gamma', 'hypot', 'isfinite', 'isinf', 'isnan', 'ldexp', 'lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'log2', 'modf', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh', 'trunc'] >>> nu1 = 12.34
>>> math.ceil(nu1) #取上入整数
13
>>> math.exp(nu1) #返回e的nu1次幂,e为定义的常量
228661.9520568098
>>> math.fabs(nu1) #返回绝对值
12.34
>>> math.floor(nu1) #返回数字的下舍整数部分
12
>>> math.modf(nu1) #返回小数部分与整数部分
(0.33999999999999986, 12.0)
>>> math.sqrt(nu1) #返回平方根
3.5128336140500593
>>> math.e #模块定义的常量e
2.718281828459045
>>> math.pi #模块定义的常量pi
3.141592653589793
内置函数:
>>> abs(11.2) #返回绝对值
11.2
>>> max(12,24) #最大值
24
>>> min(12,24) #最小值
12
>>> pow(2,4) #2**4幂次方
16
>>> round(1.245,3) #返回值的四舍五入值,3为定义到小数第几位
1.245
>>> round(1.245) #默认为0
1

5、python随机数模块random

>>> import random    #导入模块
>>> random.random() #获取0到1之间的随机数
0.1781419039493949
>>> random.random()
0.914421842727102 >>> random.uniform(10,20) #生成10,20之间的浮点数
19.774883012515218
>>> random.uniform(10,20)
11.654111952867027 >>> random.randint(10,20) #生成指定范围内的整数
18
>>> random.randint(10,20)
11 >>> random.randrange(1,100,8) #从指定范围内按指定基数递增获取随机数
33
>>> random.randrange(1,100,8)
17
>>> random.randrange(1,100,8)
33 >>> random.choice([1,2,3,4,5]) #从序列元素中随机获取元素,只能是有序类型
2
>>> random.choice([1,2,3,4,5])
1
>>> random.choice([1,2,3,4,5])
2
>>> random.choice('abcd')
'd'
>>> random.choice('abcd')
'a'
>>> random.choice('abcd')
'c' >>> a = [1,2,3,4,5] #将一个列表元素打乱
>>> random.shuffle(a)
>>> a
[1, 2, 3, 5, 4]
>>> random.shuffle(a)
>>> a
[2, 5, 4, 3, 1]
>>> random.sample(a,2) #从指定序列中随机获取N个元素,生成新对象
[5, 2]
>>> random.sample(a,2)
[5, 4]
>>> random.sample(a,3)
[3, 4, 1]
>>> random.sample(a,5)
[5, 1, 4, 2, 3]

2017-09-2412:27:23™

python之Number的更多相关文章

  1. Python 数字(Number)

    Python 数字(Number) 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 ...

  2. python基础===Number

    本文转自:python之Number 1.Python number数字 Python Number 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 Number 数据类型的值,将 ...

  3. [Python] 01 - Number

    故事背景 一.大纲 如下,chapter4 是个概览,之后才是具体讲解. 二. 编译过程 Ref: http://www.dsf.unica.it/~fiore/LearningPython.pdf

  4. [Python] 01 - Number and Matrix

    故事背景 一.大纲 如下,chapter4 是个概览,之后才是具体讲解. 二. 编译过程 Ref: http://www.dsf.unica.it/~fiore/LearningPython.pdf

  5. [LeetCode][Python]Largest Number

    # -*- coding: utf8 -*-'''__author__ = 'dabay.wang@gmail.com'https://oj.leetcode.com/problems/largest ...

  6. python3笔记八:python数据类型-Number数字

    一:学习内容 数字类型分类:整数.浮点数.复数.布尔值 数字类型转换 数字类型的数学功能:abs().max().min().pow().round().math函数.random函数 二:数字类型分 ...

  7. [LeetCode][Python]Palindrome Number

    # -*- coding: utf8 -*-'''__author__ = 'dabay.wang@gmail.com'https://oj.leetcode.com/problems/palindr ...

  8. Python学习--Python基础语法

    第一个Python程序 交互式编程 交互式编程不需要创建脚本文件,是通过 Python 解释器的交互模式进来编写代码. linux上你只需要在命令行中输入 Python 命令即可启动交互式编程,提示窗 ...

  9. Python模块学习

    6. Modules If you quit from the Python interpreter and enter it again, the definitions you have made ...

随机推荐

  1. UVA 540(队列)

    Description  Team Queue  Queues and Priority Queues are data structures which are known to most comp ...

  2. 深入了解MyBatis返回值

    深入了解MyBatis返回值 想了解返回值,我们须要了解resultType,resultMap以及接口方法中定义的返回值. 我们先看resultType和resultMap resultType和r ...

  3. 如何导入外部的源码到eclipse中

    用struts,spring等框架开发也有两年的时间了,一直很少去阅读其源码,每次在eclipse编码的过程中想要看某一个类的源码,ctrl点击总是出现source not found的提示,也没有去 ...

  4. Linux chown

    在学习 兄弟连 linux教学视频 的时候,我将所学的 linux 命令记录在我的博客中,方便自己查阅. 权限管理命令: chown 基础的命令 命令名称:chown 命令英文原意:change fi ...

  5. 《设计模式:可复用面向对象软件的基础》【PDF】下载

    <设计模式:可复用面向对象软件的基础>[PDF]下载链接: https://u253469.pipipan.com/fs/253469-230382288 内容介绍 <设计模式:可复 ...

  6. java8 新特性入门 stream/lambda

    Java 8 中的 Stream 是对集合(Collection)对象功能的增强,它专注于对集合对象进行各种非常便利.高效的聚合操作(aggregate operation),或者大批量数据操作 (b ...

  7. springboot 入门四-时间类型处理

    springboot 自带了jackson来处理时间,但不支持jdk8 LocalDate.LocalDateTime的转换. 对于Calendar.Date二种日期,转换方式有二种: 一.统一app ...

  8. C#中MessageBox用法大全(附效果图)

    1.最简单的,只显示提示信息 2. 可以给消息框加上标题. 3. "确定"和"取消" 4. 给MessageBox加上一个Icon,.net提供常见的Icon共 ...

  9. Hibernate缓存和状态

    缓存是介于应用程序和物理数据源之间,其作用是为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高了应用的运行性能.   缓存的介质一般是内存,所以读写速度很快.但如果缓存中存放的数据量非常大时,也会用硬盘 ...

  10. 二分查找(折半查找)C++

    二分查找又称折半查找,优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好,占用系统内存较少: 其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难. 因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表. 首先,假设表 ...