Python系列教程34

绝地灬酷狼 2022-12-30 13:34 262阅读 0赞

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声明：在人工智能技术教学期间，不少学生向我提一些python相关的问题，所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好的理解人工智能技术，我让助理负责分享这套python系列教程，希望能帮到大家！由于这套python教程不是要由所写，所以不如我的人工智能技术教学风趣幽默，学起来比较枯燥；但它的知识点还是讲到位的了，也值得阅读！

本篇文章我们来说一下数字。

如果你过去曾经编写过程序或脚本，上篇文章中表4-1中的一些对象类型看起来会比较眼熟。即使你没有编程经验，数字也是比较直接的。Python的核心对象集合包括常规的类型：整数（没有小数部分的数字）、浮点数（概括地讲，就是后边有小数部分的数字）以及更为少见的类型（有虚部的复数、固定精度的十进制数、带分子和分母的有理分数以及集合等）。

尽管提供了一些多样的选择，Python的基本数字类型还是相当基本的。Python中的数字支持一般的数学运算。例如，加号（+）代表加法，星号（\*）表示乘法，双星号（\*\*）表示乘方。

.>>> 123 + 222 \# Integer addition

345

.>>> 1.5 \* 4 \# Floating-point multiplication

6.0

.>>> 2 \*\* 100 \# 2 to the power 100

1267650600228229401496703205376

注意这里的最后一个结果：当需要的时候，Python 3.0的整数类型会自动提供额外的精度，以用于较大的数值。例如，你可以在Python中计算2的1000000次幂。

.>>> len（str（2 \*\* 1000000）） \# How many digits in a really BIG number?

301030

一旦你开始接触浮点数，很可能会遇到一些乍看上去有些奇怪的事情：

.>>> 3.1415 \* 2 \# repr: as code

6.2830000000000004

.>>> print（3.1415 \* 2） \# str: user-friendly

6.283

第一个结果并不是Bug；这是显示的问题。这证明有两种办法打印对象：全精度（就像这里的第一个结果显示的那样）以及用户友好的形式（就像第二个）。一般来说，第一种形式看做是对象的代码形式repr，第二种是它的用户友好形式str。当我们使用类时，这两者的区别将会表现出来。所以，如果有些东西看起来比较奇怪，试试使用打印语句显示它。

除了表达式外，和Python一起分发的还有一些常用的数学模块，模块只不过是我们导入以供使用的一些额外工具包。

.>>> import math

.>>> math.pi

3.1415926535897931

.>>> math.sqrt（85）

9.2195444572928871

random模块可以作为随机数字的生成器和随机选择器。

.>>> import random

.>>> random.random（）

0.59268735266273953

.>>> random.choice（\[1,2,3,4\]）

Python还包括了一些较为少见的数字对象，例如复数、固定精度十进制数、有理数、集合和布尔值，第三方开源扩展领域甚至包含了更多（矩阵和向量）。

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