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python中复数的实部和虚部都是浮点数_Python基础:数值(布尔型 整型 长整型 浮点

时间:2023-11-22 04:35:16

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python中复数的实部和虚部都是浮点数_Python基础:数值(布尔型 整型 长整型 浮点

一、概述

Python中的 数值类型(Numeric Types)共有5种:布尔型(bool)、整型(int)、长整型(long)、浮点型(float)和复数(complex)。

数值类型支持的主要操作如下:

操作

说明

bool

int

long

float

complex

x ** y

指数运算

+x

符号不变

-x

符号取反

~x

按位取反

x * y

乘法

x / y

除法

x // y

地板除

x % y

取余

x + y

加法

x – y

减法

x << y

位左移

x >> y

位右移

x & y

按位与

x ^ y

按位异或

x | y

按位或

abs(x)

取绝对值

bin(x)

整型->二进制字符串

bool(x)

布尔型转换

chr(x)

ASCII码->单字符串

complex(re, im)

实部为re,虚部为im的复数

divmod(x, y)

除法及取余

float(x)

浮点转换函数

hex(x)

整型->十六进制字符串

int(x)

整型转换

long(x)

长整型转换

pow(x)

指数运算

oct(x)

整型->八进制字符串

round(x[, n])

保留n位小数并四舍五入

unichr(x)

ASCII码->Unicode单字符串

二、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:

None

False(布尔型)

0(整型0)

0L(长整型0)

0.0(浮点型0)

0.0+0.0j(复数0)

”(空字符串)

[](空列表)

()(空元组)

{}(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

除开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)

>>>

>>> class A: pass

...

>>> class B:

... def __len__(self):

... return 0

...

>>> class C:

... def __nonzero__(self):

... return False

...

>>> bool(A), bool(A())

(True, True)

>>> bool(B), bool(B())

(True, False)

>>> bool(C), bool(C())

(True, 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) / 2 - (True // 2)

50

>>> print '%s, %d' % (bool('0'), False)

True, 0

三、整型

整型 等价于C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),可以表示的整数范围在[-sys.maxint-1, sys.maxint]之间。整型字面值的表示方法有3种:十进制(常用)、八进制(以数字“0”开头)和十六进制(以“0x”或“0X”开头)。

整型的操作示例如下:

# 1. 传统除、真正除与地板除

>>> 1 / 2 # 传统除

0

>>> 1 // 2 # 地板除

0

>>> from __future__ import division

>>> 1 / 2 # 真正除

0.5

>>> 1 // 2 # 地板除

0

# 2. 商、余数与指数

>>> 10 // 3, 10 % 3, divmod(10, 3)

(3, 1, (3, 1))

>>> 2 ** 5, pow(2, 5)

(32, 32)

>>> -2 ** 3 # 等效于:-(2 ** 3)

-8

>>> 2 ** -3 # 等效于:2 ** (-3) 即 1.0 / (2 ** 3)

0.125

# 3. 进制转换

>>> bin(20), oct(20), hex(20)

('0b10100', '024', '0x14')

四、长整型

长整型 是整型的超集,可以表示无限大的整数(实际上只受限于机器的虚拟内存大小)。长整型字面值的后面带有字母“L”或“l”(推荐使用大写的“L”)。

长整型与整型的操作完全相同,简单示例如下:

>>> 999 ** 8 # 整型自动转换为长整型

992027944069944027992001L

>>> 10L // 3L, 10L % 3L, divmod(10L, 3L)

(3L, 1L, (3L, 1L))

>>> 2L ** 5L, pow(2L, 5L)

(32L, 32L)

五、浮点型

浮点型 类似于C中的双精度浮点型(double),其精度信息和内部表示可以从sys.float_info中获得。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。

浮点数的操作示例如下:

>>> 1.0 / 1e-2

100.0

>>> 2.0 ** 5.0 // 7

4.0

>>> round(3.1415926, 4)

3.1416

>>> round(-3.1415926, 4)

-3.1416

六、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

复数的操作示例如下:

>>> c = -8.333-1.47j

>>> c

(-8.333-1.47j)

>>> c.real # 实部

-8.333

>>> c.imag # 虚部

-1.47

>>> c.conjugate() # 共轭复数

(-8.333+1.47j)

>>>

>>> abs(c) # 绝对值

8.461665852537548

>>> import math

>>> math.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) # 等价于abs(c)

8.461665852537548

七、类型转换

1、强制类型转换(工厂函数)

>>> bool(5.0)

True

>>> int(5.0)

5

>>> long(5.0)

5L

>>> float(5)

5.0

>>> complex(1, 2.5)

(1+2.5j)

2、自动类型转换与coerce()

如果参与运算的两个操作数的类型不同,则Python会按照以下规则进行自动类型转换:

如果有一个操作数是复数,另一个操作数被转换为复数

否则,如果有一个操作数是浮点型,另一个操作数被转换为浮点型

否则,如果有一个操作数是长整型,另一个操作数被转换为长整型

否则,两者必然都是整型,无须类型转换

上述转换规则总结起来就是:非复数转复数,非浮点型转浮点型,非长整型转长整型,整型不变。实际的转换示例如下:

>>> >>> 1.0 + (5+2j) # 非复数转复数

(6+2j)

>>> 4L + 6.0 # 非浮点型转浮点型

10.0

>>> 4 + 6L # 非长整型转长整型

10L

>>> 4 + 6 # 整型不变

10

coerce(x, y)是一个内建函数,它按照上述转换规则对x和y进行类型转换,并返回由转换后的x和y构成的一个元组。使用示例如下:

>>> coerce(1.0, 5+2j) # 非复数转复数

((1+0j), (5+2j))

>>> coerce(4L, 6.0) # 非浮点型转浮点型

(4.0, 6.0)

>>> coerce(4, 6L) # 非长整型转长整型

(4L, 6L)

>>> coerce(4, 6) # 整型不变

(4, 6)

八、相关模块

Python标准库中与数值类型相关的核心模块有(更多模块参考 Numeric and Mathematical Modules):

模块

说明

十进制浮点运算类Decimal

高效数值数组(字符、整型、浮点型等)

标准C库数学运算函数。常规运算在math模块,复数运算在cmath模块

数值操作符的函数实现。如operator.add等价于+,operator.sub等价于-

多种伪随机数生成器

对于高级的数值科学计算,可以关注第三方包 NumPy 和 SciPy,《用Python做科学计算》(在线 | 下载)是关于这一主题的非常好的参考书籍。

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