python基础之数字类型

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爬虫俱乐部 Stata&   2019-7-27 14:38   5870   0
本文作者:陈志玲
文字编辑:宁刘莹
技术总编:张   邯

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本文介绍的是在python的内置类型中最基础的数字类型——整数型、浮点型、复数型,然后介绍如何通过int()、float()、complex()函数转化数据类型。
1.int()
整数型就是我们常说的数学中的整数,可正可负。不带修饰的整数字面值会生成整数。
函数int()可以将指定进制的数字型字符串或者数字转化为整型。其语法结构为:

  1. int(x,base)
复制代码
其中的x可以是数字也可以是字符串参数,可以省略。但字符串参数仅能包含在指定进制下所涵盖的字符,不能含有小数点、连字符等。base是进制数,代表着x当前的进制是什么,也可以省略,省略时默认为十进制。

当x和base两个参数都省略时,int()返回值为0,命令行和结果如下所示:
  1. In [1]: int()
复制代码
  1. Out[1]: 0
复制代码
将浮点数x转换成整数,此时默认x为十进制(注意int是取整,而不是四舍五入),下面举个例子,命令行和结果如下所示:
  1. In [2]: int(0.60)
复制代码
  1. Out[2]: 0
复制代码
当x为字符串时,使用int()函数主要是将其他进制转换为十进制,下面举个将十六进制的字符串"15"转换成十进制的例子,命令行和结果如下所示:
  1. In [3]: int('15',16)
复制代码
  1. Out[3]: 21
复制代码
可以看到,在十六进制下的“15”,通过计算 1*16+5得到了十进制下的 21.
我们再试着转换"0xFFFF",结果如下:
  1. int("0xFFFF",16)
复制代码
  1. Out[1]: 65535
复制代码
另外当x为字符串时只能转换整数,不能转化小数:
  1. int("1.2")
复制代码
  1. ValueError: invalid literal for int() with base 10: '1.2'
复制代码
       所以当我们处理类似数据时,一般选择下面介绍的float()函数进行数据转换。
当x为负小数时,int(x)是将负小数x转化为负整数,规则是向上取整,当x=-6.6,命令行和结果如下所示:
  1. In [4]: int(-6.6)
复制代码
  1. Out[4]: -6
复制代码
2.float()
浮点数就是数学中的小数,股票价格就是常见的浮点数。包含小数点等数字字面值会生成浮点数。在python中浮点数通常使用double来实现,并且浮点数的取值范围存在一定的限制,小数精度也存在限制。
函数float()返回从数字或者字符串中生成的浮点数,语法结构为:
  1. float(x)
复制代码
如果参数x是字符串,则它必须是包含十进制数字的字符串,字符串前面可以有符号,可选的符号有'+'和'-',之前也可以有空格。
使用float()将整型转换成浮点型,命令行和结果如下所示:
  1. In [5]: float(90)
复制代码
  1. Out[5]: 90.0
复制代码
使用float()将内容为十进制整型数值的字符串转换成浮点型,如果字符串前有空格和“+”,也不会影响我们创建的值,命令行和结果如下所示:
  1. In [6]: float('  +698')
复制代码
  1. Out[6]: 698.0
复制代码
浮点数和整数在计算机里的存储方式是不同的,整数运算总是很精确的,但浮点数运算可能会存在误差。例如:
  1. In [7]: 0.1+0.2
复制代码
  1. Out[7]: 0.30000000000000004
复制代码
浮点数运算是先将十进制转换成二进制,然后计算,最后再将二进制转换成十进制,出现误差的原因就在于十进制转换成二进制上。浮点数0.1转换成二进制后,将不会精确地等于十进制的0.1,同时,计算机存储位数也是有限的,所以会导致上述现象。但并不是所有的浮点数都会出现这种情况。但是,在一些比如金融领域这样的场合,一些小的误差,也是不能容忍的。
为解决上述浮点数float精确问题,我们可以调用decimal模块,即十进制模块。decimal模块在我们之前的推文中也有介绍(《decimal 进行无误差浮点数计算》),这里不再详细介绍了。相比于浮点数类型float,decimal类型更有助于需要精确十进制的场合。所以在涉及有关钱的数据且有数据精度要求时,会使用decimal,而不用float。用一个简单的代码来说明怎样使用decimal转换数据类型:
  1. In [8]: from decimal import Decimal
复制代码
  1. ...: r1=Decimal("0.1")+Decimal("0.2")
复制代码
  1. ...: print(r1)
复制代码
  1. 0.3
复制代码
3.complex()
complex是我们要介绍的最后一个数字类型,复数型也和我们在高中数学中学习的复数是一样的,它有实部和虚部两个部分,分别以一个浮点数表示。在数字字面值末尾加上'j'或'J'会生成虚数(实部为零的复数),你可以将其与整数或浮点数相加来得到具有实部和虚部的复数。
函数complex()的语法结构为:
  1. complex(real[,imag])
复制代码
第一个参数可以是数字或者字符串,代表复数的实部,可以省略;第二个参数只能是数字也可以省略,该参数代表复数的虚部;当两者都省略时,返回的是0j。在python中复数有两种定义方式:一种是直接定义a+bj;另一种是调用complex函数。
  1. In [9]: 1+2j
复制代码
  1. Out[9]: (1+2j)
复制代码
  1. In [10]: complex(1,2)
复制代码
  1. Out[10]: (1+2j)
复制代码
      我们可以通过z.real获得实部,z.imag获得虚部:
  1. In [11]: z=1+2j
复制代码
  1.    ...: z.real
复制代码
  1. Out[11]: 1.0
复制代码
  1. In [12]: z.imag
复制代码
  1. Out[12]: 2.0
复制代码
4.混合运算
看到这里,我相信各位善于思考的小伙伴肯定有一个疑问,上述三种类型是否可以混合运算,如果可以那结果会是怎样的?其实以上三种数字类型之间可以进行混合运算,当一个二元运算符用于不同数字类型的操作数时,具有“较窄”类型的操作数会被扩展为另一个操作数的类型,整数比浮点数更窄,浮点数又比复数更窄。即三者之间运算关系为:
整数型->浮点型->复数型
       我们可以通过type()函数获得数据的类型,为了更好展示上述混合运算的过程,下面举个例子,命令行和结果如下所示:
  1. In [13]: a=1+0.2
复制代码
  1. ...: type(a)
复制代码
  1. Out[13]: float
复制代码
  1. In [14]: b=1.2+1j
复制代码
  1. ...: type(b)
复制代码
  1. Out[14]: complex
复制代码


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