Python 中的数字数据类型

Python 支持整数、浮点数和复数。它们在 Python 中被定义为int、float和complex类。
整数和浮点数由小数点的存在与否分隔。例如，5 是整数，而 5.0 是浮点数。
复数的写法是，x + yj，其中X 是真实的部分和 是 是虚部。
我们可以使用type()函数来知道变量或值属于哪个类，并使用isinstance()函数来检查它是否属于特定类。
让我们看一个例子：

a = 5 print(type(a)) print(type(5.0)) c = 5 + 3j print(c + 3) print(isinstance(c, complex))
当我们运行上面的程序时，我们得到以下输出：
<类’浮动’> (8+3j) 真的
虽然整数可以是任意长度，但浮点数只能精确到小数点后 15 位（第 16 位不准确）。
我们每天处理的数字都是十进制（基数为 10）的数字系统。但是计算机程序员（通常是嵌入式程序员）需要使用二进制（基数 2）、十六进制（基数 16）和八进制（基数 8）数字系统。
在 Python 中，我们可以通过在该数字之前适当地放置一个前缀来表示这些数字。下表列出了这些前缀。

这里有些例子

Output: 107 print(0b1101011) # Output: 253 (251 + 2) print(0xFB + 0b10) # Output: 13 print(0o15)
当你运行程序时，输出将是：
107 253 13

类型转换

我们可以将一种类型的数字转换为另一种类型。这也称为强制。
如果操作数之一是浮点数，则加法、减法等操作会强制整数隐式（自动）浮动。
>>> 1 + 2.0 3.0
我们可以在上面看到 1（整数）被强制转换为 1.0（浮点数）进行加法，结果也是一个浮点数。

我们还可以使用内置的功能一样int()，float()并complex()明确类型之间的转换。这些函数甚至可以从字符串转换。
>>> int(2.3) 2 >>> int(-2.8) -2 >>> float(5) 5.0 >>> complex(‘3+5j’) (3+5j)
从浮点数转换为整数时，数字会被截断（小数部分被删除）。

Python 十进制

Python 内置类 float 会执行一些可能让我们吃惊的计算。我们都知道 1.1 和 2.2 的总和是 3.3，但是 Python 似乎不同意。
>>> (1.1 + 2.2) == 3.3 False
到底是怎么回事？
事实证明，浮点数在计算机硬件中作为二进制小数实现，因为计算机只能理解二进制（0 和 1）。由于这个原因，我们知道的大多数十进制小数都无法准确地存储在我们的计算机中。
让我们举个例子。我们不能将分数 1/3 表示为十进制数。这将给出 0.33333333… 这是无限长的，我们只能近似它。
事实证明，十进制小数 0.1 将导致无限长的二进制小数 0.000110011001100110011……而我们的计算机只存储有限数量的它。
这只会接近 0.1，但永远不会相等。因此，这是我们计算机硬件的限制，而不是 Python 中的错误。
>>> 1.1 + 2.2 3.3000000000000003
为了解决这个问题，我们可以使用 Python 自带的小数模块。虽然浮点数的精度高达 15 位小数，但小数模块具有用户可设置的精度。
让我们看看区别：

import decimal print(0.1) print(decimal.Decimal(0.1))
输出
0.1 0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625
当我们想要进行我们在学校学到的十进制计算时，就会使用这个模块。
它也保留了意义。我们知道 25.50 kg 比 25.5 kg 更准确，因为与一位相比，它有两个有效的小数位。

from decimal import Decimal as D print(D(‘1.1’) + D(‘2.2’)) print(D(‘1.2’) D(‘2.50’))
*输出
3.3 3.000
注意上面例子中的尾随零。
我们可能会问，为什么不Decimal每次都实现，而不是浮动呢？主要原因是效率。浮点运算的执行速度必须比Decimal运算快。

何时使用十进制而不是浮点数？

我们通常在以下情况下使用 Decimal。

• 当我们制作需要精确十进制表示的金融应用程序时。
• 当我们想要控制所需的精度级别时。
• 当我们想要实现有效小数位的概念时。

Python 分数

Python 通过其fractions模块提供涉及小数的操作。
分数有分子和分母，两者都是整数。该模块支持有理数算术。
我们可以通过多种方式创建 Fraction 对象。让我们来看看它们。

import fractions print(fractions.Fraction(1.5)) print(fractions.Fraction(5)) print(fractions.Fraction(1,3))
输出
3/2 5 1/3
在Fraction从 中创建时float，我们可能会得到一些不寻常的结果。这是由于上一节中讨论的不完美的二进制浮点数表示。
幸运的是，它也Fraction允许我们使用字符串进行实例化。这是使用十进制数时的首选选项。

import fractions # As float # Output: 2476979795053773/2251799813685248 print(fractions.Fraction(1.1)) # As string # Output: 11/10 print(fractions.Fraction(‘1.1’))
输出
2476979795053773/2251799813685248 11/10
此数据类型支持所有基本操作。这里有一些例子。

from fractions import Fraction as F print(F(1, 3) + F(1, 3)) print(1 / F(5, 6)) print(F(-3, 10) > 0) print(F(-3, 10) < 0)
输出
2/3 6/5 错误的 真的

Python数学

Python 提供了类似math和random执行不同数学的模块，如三角学、对数、概率和统计等。

import math print(math.pi) print(math.cos(math.pi)) print(math.exp(10)) print(math.log10(1000)) print(math.sinh(1)) print(math.factorial(6))
输出
3.141592653589793 -1.0 22026.465794806718 3.0 1.1752011936438014 720
这是Python 数学模块中可用的函数和属性的完整列表。

import random print(random.randrange(10, 20)) x = [‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’] # Get random choice print(random.choice(x)) # Shuffle x random.shuffle(x) # Print the shuffled x print(x) # Print random element print(random.random())
当我们运行上面的程序时，我们得到如下输出。（由于随机行为，值可能会有所不同）
18 电子 [‘c’, ‘e’, ‘d’, ‘b’, ‘a’] 0.5682821194654443
这是Python random 模块中可用的函数和属性的完整列表。