# 2.3 【基础】整数与浮点数
Python 支持的数字类型有三种:整数、浮点数和复数。
## 1. 整数(Int)
通常被称为整型,是正或负整数,不带小数点。例如:1,100,-8080,0,等等。
```python
>>> a = 100
>>> type(a)
<class 'int'>
>>>
>>> b = -100
>>> type(b)
<class 'int'>
```
表示数字的时候,有时我们还会用八进制或十六进制来表示:
- 十六进制:用0x前缀和0-9,a-f表示,例如:0xff00,0xa5b4c3d2。
- 八进制:用0o前缀和0-7表示,例如0o12
```python
>>> a = 0x0001 # 十六进制
>>> a
1
>>> type(a)
<class 'int'>
>>>
>>> b = 0o01 # 八进制
>>> b
1
>>> type(b)
<class 'int'>
```
## 2. 浮点数(Float)
浮点数也就是小数,如1.23,3.14,-9.01,等等。
```python
>>> a = 1.23
>>> a
1.23
>>> type(a)
<class 'float'>
```
之所以称为浮点数,是因为按照科学记数法表示时,一个浮点数的小数点位置是可变的,比如,`1.23x10^9`和`12.3x10^8`是完全相等的。浮点数可以用数学写法,如`1.23`,`3.14`,`-9.01`,等等。但是对于很大或很小的浮点数,就必须用科学计数法表示,把10用e替代,1.23x109就是`1.23e9`,或者`12.3e8`,0.000012可以写成`1.2e-5`,等等。
```python
>>> 1.23e9
1230000000.0
>>> 12.3e8
1230000000.0
```
## 3. 复数(Complex)
复数由实数部分和虚数部分构成,可以用`a + bj`,或者 `complex(a,b)` 表示,复数的实部a和虚部b都是浮点型。关于复数,不做科学计算或其它特殊需要,通常很难遇到,这里不做过多解释。
```python
>>> a = 10 + 0.2j
>>> a
(10+0.2j)
>>> type(a)
<class 'complex'>
>>>
>>> b = complex(10, 0.2)
>>> b
(10+0.2j)
>>> type(b)
<class 'complex'>
```
## 4. 常用方法
**两数运算**
两数相加减
```python
>>> a = 10
>>> b = 20
>>> a + b
30
>>> b - a
10
```
两数相乘除
```python
>>> a = 10
>>> b = 20
>>> a * b
200
>>> b / a
2.0
```
取模取余
```python
>>> a = 10
>>> b = 3
>>> a // b
3
>>> a % b
1
```
**计算绝对值**
```python
>>> a = -10
>>> abs(a)
10
```
**数值直接取整**
```python
>>> a = 3.14
>>> int(a)
3
>>> b = 3.78
>>> int(b)
3
```
**数值四舍五入**
```python
>>> a = 3.14
>>> round(a)
3
>>> b = 3.78
>>> round(b)
4
```
- 第一章:安装运行
- 1.1 【环境】快速安装 Python 解释器
- 1.2 【环境】Python 开发环境的搭建
- 1.3 【基础】两种运行 Python 程序方法
- 第二章:数据类型
- 2.1 【基础】常量与变量
- 2.2 【基础】字符串类型
- 2.3 【基础】整数与浮点数
- 2.4 【基础】布尔值:真与假
- 2.5 【基础】学会输入与输出
- 2.6 【基础】字符串格式化
- 2.6 【基础】运算符(超全整理)
- 第三章:数据结构
- 3.1 【基础】列表
- 3.2 【基础】元组
- 3.3 【基础】字典
- 3.4 【基础】集合
- 3.5 【基础】迭代器
- 3.6 【基础】生成器
- 第四章:控制流程
- 4.1 【基础】条件语句:if
- 4.2 【基础】循环语句:for
- 4.3 【基础】循环语句:while
- 4.4 【进阶】五种推导式
- 第五章:学习函数
- 5.1 【基础】普通函数
- 5.2 【基础】匿名函数
- 5.3 【基础】高阶函数
- 5.4 【基础】反射函数
- 5.5 【基础】偏函数
- 5.6 【进阶】泛型函数
- 5.7 【基础】变量的作用域
- 5.8 【进阶】上下文管理器
- 5.9 【进阶】装饰器的六种写法
- 第六章:错误异常
- 6.1 【基础】什么是异常?
- 6.2 【基础】如何抛出和捕获异常?
- 6.3 【基础】如何自定义异常?
- 6.4 【进阶】如何关闭异常自动关联上下文?
- 6.5 【进阶】异常处理的三个好习惯
- 第七章:类与对象
- 7.1 【基础】类的理解与使用
- 7.2 【基础】静态方法与类方法
- 7.3 【基础】私有变量与私有方法
- 7.4 【基础】类的封装(Encapsulation)
- 7.5 【基础】类的继承(Inheritance)
- 7.6 【基础】类的多态(Polymorphism)
- 7.7 【基础】类的 property 属性
- 7.8 【进阶】类的 Mixin 设计模式
- 7.9 【进阶】类的魔术方法(超全整理)
- 7.10 【进阶】神奇的元类编程(metaclass)
- 7.11 【进阶】深藏不露的描述符(Descriptor)
- 第八章:包与模块
- 8.1 【基础】什么是包、模块和库?
- 8.2 【基础】安装第三方包的八种方法
- 8.3 【基础】导入单元的构成
- 8.4 【基础】导入包的标准写法
- 8.5 【进阶】常规包与空间命名包
- 8.6 【进阶】花式导包的八种方法
- 8.7 【进阶】包导入的三个冷门知识点
- 8.8 【基础】pip 的超全使用指南
- 8.9 【进阶】理解模块的缓存
- 8.10 【进阶】理解查找器与加载器
- 8.11 【进阶】实现远程导入模块
- 8.12 【基础】分发工具:distutils和setuptools
- 8.13 【基础】源码包与二进制包有什么区别?
- 8.14 【基础】eggs与wheels 有什么区别?
- 8.15 【进阶】超详细讲解 setup.py 的编写
- 8.16 【进阶】打包辅助神器 PBR 是什么?
- 8.17 【进阶】开源自己的包到 PYPI 上
- 第九章:调试技巧
- 9.1 【调试技巧】超详细图文教你调试代码
- 9.2 【调试技巧】PyCharm 中指定参数调试程序
- 9.3 【调试技巧】PyCharm跑完后立即进入调试模式
- 9.4 【调试技巧】脚本报错后立即进入调试模式
- 9.5 【调试技巧】使用 PDB 进行无界面调试
- 9.6 【调试技巧】如何调试已经运行的程序?
- 9.7 【调试技巧】使用 PySnopper 调试疑难杂症
- 9.8 【调试技巧】使用 PyCharm 进行远程调试
- 第十章:并发编程
- 10.1 【并发编程】从性能角度初探并发编程
- 10.2 【并发编程】创建多线程的几种方法
- 10.3 【并发编程】谈谈线程中的“锁机制”
- 10.4 【并发编程】线程消息通信机制
- 10.5 【并发编程】线程中的信息隔离
- 10.6 【并发编程】线程池创建的几种方法
- 10.7 【并发编程】从 yield 开始入门协程
- 10.8 【并发编程】深入理解yield from语法
- 10.9 【并发编程】初识异步IO框架:asyncio 上篇
- 10.10 【并发编程】深入异步IO框架:asyncio 中篇
- 10.11 【并发编程】实战异步IO框架:asyncio 下篇
- 10.12 【并发编程】生成器与协程,你分清了吗?
- 10.14 【并发编程】浅谈线程安全那些事儿
- 第十二章:虚拟环境
- 12.1 【虚拟环境】为什么要有虚拟环境?
- 12.2 【虚拟环境】方案一:使用 virtualenv
- 12.3 【虚拟环境】方案二:使用 pipenv
- 12.4 【虚拟环境】方案三:使用 pipx
- 12.5 【虚拟环境】方案四:使用 poetry
- 第十三章:绝佳工具
- 13.1 【静态检查】mypy 的使用
- 13.2 【代码测试】pytest 的使用
- 13.3 【代码提交】pre-commit hook
- 13.4 【项目生成】cookiecutter 的使用
- 第十四章:数据可视化
- 14.1 【可视化之matplotlib】一图带你入门matplotlib
- 14.2 【可视化之matplotlib】详解六种可视化图表
- 14.3 【可视化之matplotlib】 绘制正余弦函数图象
- 14.4 【可视化之matplotlib】难点:子图与子区
- 14.5 【可视化之matplotlib】绘制酷炫的gif动态图
- 14.6 【可视化之matplotlib】自动生成图像视频
- 14.7 【可视化神器】最高级的可视化神器: plotly_express