python中的數位類型工具
python中為更高級的工作提供很多高級數位程式設計支援和物件， 其中數位類型的完整工具包括：
1.整數與浮點型，
2.複數，
3.固定精度十進位數字，
4.有理分數，
5.集合，
6.布林類型
7.無窮的整數精度
8.各種數位內置函數及模組。
基本數位類型
python中提供了兩種基本類型：整數（正整數金額負整數）和浮點數（注：帶有小數部分的數位）， 其中python中我們可以使用多種進制的整數。 並且整數可以用有無窮精度。
整數的表現形式以十進位數字字字串寫法出現， 浮點數帶一個小數點或者使用科學計數法e來表示。
當然， 在Python中整數還有二進位（0bxxxxxxxx）， 八進制（0oxxxxxxxx）， 和十六進位（0x xxxxxxxx）的形式出現。
十進位數字與其他進制的轉換：
s=16 print(bin(s)) print(oct(s)) print(hex(s)) 運行結果： 0b10000 0o20 0x10print('{0:o},{1:x},{2:b}'.format(16,16,16)) print('%o,%x,%X'%(16,16,16)) 運行結果： 20,10,10000 20,10,10其他進制轉化為十進位：
a=int('0b10000',2) b=int('0o20',8) c=int('0x10',16) print(a) print(b) print(c) 運行結果： 16 16 16print(eval('16')) print(eval('0b10000')) print(eval('0o20')) print(eval('0x10')) 運行結果： 16 16 16 16python運算式操作符
運算式是數學符號和操作符號寫出來的， 下表為python運算式操作符與程式：
操作符描敘 yield生成 器函數發送協定 lambda args:expression生成匿名函數 x if y else z三元運算式 x or y 邏輯或（存在短路演算法） x and y邏輯與（存在短路演算法） not x邏輯非 x in y , x not in y成員關係 x is y ,x is not y物件實體測試 xy,x>=y,x==y,x!=y比較大小 x|y位元或， 集合並集 x^y位元異或， 集合對稱差 x&y位元與， 集合交集 x>y左移或者右移y位 x+y,x-y加減法、合併刪除 x*y,x%y,x/y,x//y乘， 取餘數， 除，注:操作符在python2和python3中略有不同， python2中不等於用！=或》<>來表示， 在python3中<>方法被取消， 不等於就用！=來表示。
x
在python2中可以使用混合類型， 在python3中比較混合類型大小是會報錯的，
python2a = 1 > 'a' print a 運行結果： Falsepython3
a=1 > 'a' print(a) 運行結果： Traceback (most recent call last): File "C:/Users/jeff/PycharmProjects/python_file/practice/prac2.py", line 92, in a=1 > 'a' TypeError: unorderable types: int > str
上面的表格也是程式運行的優先順序表格， 自上而下， 優先順序越來越高， 當然如果想要改變優先順序， 要是用括弧來做。 括弧在python數位操作中經常會使用到， 他不僅強制程式按照你想要的順序運行， 同時也增加了程式的可讀性。
混合類型
這裡指的是混合數位類型， 比如整數和浮點數相加的結果是什麼呢？
其實在python中首先將備操作物件轉換成其中最複雜的操作物件的類型，
注：除此之外， 在python中還存在著運算子重載功能比如‘+’， 除了做數位加法運算， 在字串拼接時也適用‘+’。
數字顯示格式
由於一些硬體限制， 數字顯示有時看起來會很奇怪， 例如：
在命令列中操作 >>>num = 1 / 3.0 >>>num 0.333333333333333333331 在pycharm中print操作 num = 1/3.0 print(num) 運行結果： 0.3333333333333333num = 1/3.0print('{0:4.2f}'.format(num))#4是前面空格格數， 2是保留小數位
運行結果：
0.33
在命令列中顯示的形式叫做預設的互動式回顯， 而print列印的叫做友好式回顯， 與reper和str的顯示是一致的：
除法：傳統除法， floor除法， 真除法和截斷除法
除法是python2與python3之間非常重要的一個變化。
一、除法操作符
python有兩種除法操作符‘x/y’與‘x//y’， 其中‘/’在python2中是傳統除法， 即省略浮點數小數部分，
例：在python2中：
在python3中：
在python2中若是想要使用python3中的'/'則需要調用模組來完成， 在python2中調用division模組：
截斷除法與floor除法一樣都是取最接近整數向下取整， 這使得在負數時也生效， 即-2.5則為-3， 而不是-2， 想要得到真正的截取需要調用math模組：
python還支援複數的計算：
還支持compliex（real， imag）來創建複數。
更多複數計算參考模組cmath的參考手冊。
位操作x=1 print(x
python3中使用bit_length查看二進位位元數：
x=99 print(bin(x)) print(x.bit_length) print(len(bin(x))-2) 運行結果： 0b1100011 7 7內置數學工具
math模組
import math print(math.pi) print(math.e) print(math.sin(110)) print(math.sqrt(144)) print(pow(2,3)) print(abs(-50)) print(sum((1,2,3))) print(max(1,2,3)) print(min(1,2,3)) 運行結果： 3.141592653589793 2.718281828459045 -0.044242678085070965 12.0 8 50 6 3 1對於截取浮點數的操作有四種方式：
random模組
獲取亂數
import random print(random.random) print(random.randint(1,100)) 運行結果： 0.9534845221467178 79其他數字類型介紹
除了常見的整型與浮點數， 還有一些其他較為常見的數字類型。
一、小數數字
雖然學習python有一段時間了， 但是確實沒有太明白浮點數與小數的區別， 其實小數在某種程度上就是浮點數， 只不過他有固定的位數和小數點， 在python中有專門的模組導入小數， from decimal import Decimal。
注：浮點數缺乏精確性。
print(0.1+0.1+0.1-0.3) 輸出結果： 5.551115123125783e-17我想看到這裡的兄弟可能已經慌了， 然後使用python解譯器試了一下， 果然結果就是5.551115123125783e-17雖然很接近0， 但是不是0。 所以說浮點型本質是缺乏精確性。 要精確就需要調用from decimal import Decimal。
from decimal import Decimal print(Decimal('0.1')+Decimal('0.10')+Decimal('0.10')-Decimal('0.30')) 運行結果： 0.00可以看出來小數相加也是自動升級為位數最多的。
注：浮點數創建小數物件， 由於浮點數本身可能就不精確所以轉換會產生較多的位數。
from decimal import Decimal print(Decimal.from_float(1.88)) print(Decimal.from_float(1.25)) 輸出結果： 1.87999999999999989341858963598497211933135986328125 1.25這裡只是簡單介紹一下小數，更多關於小數在以後看過Python標準庫手冊後再來總結。
二、分數
分數類型與小數極為相似，他們都是通過固定小數位數和指定舍入或截取策略控制精度。分數使用Fraction模組導入。
from fractions import Fraction x=Fraction(1,3) y=Fraction(2,3) print(x+y) 輸出結果： 1注：對於記憶體給定有限位元數無法精確表示的值，浮點數的局限尤為明顯。分數和小數都比浮點數更為準確。
三、集合
無序，不可變的集合。
四、布林值
Ture 與 False。
集合和bool值，還是比較常見的類型，在基礎學習裡也有涉及，在這裡就不多寫了。
python中的數位在程式編寫時廣泛使用，今後還會更深層次的學習python的擴展庫。
from decimal import Decimal print(Decimal.from_float(1.88)) print(Decimal.from_float(1.25)) 輸出結果： 1.87999999999999989341858963598497211933135986328125 1.25這裡只是簡單介紹一下小數，更多關於小數在以後看過Python標準庫手冊後再來總結。
二、分數
分數類型與小數極為相似，他們都是通過固定小數位數和指定舍入或截取策略控制精度。分數使用Fraction模組導入。
from fractions import Fraction x=Fraction(1,3) y=Fraction(2,3) print(x+y) 輸出結果： 1注：對於記憶體給定有限位元數無法精確表示的值，浮點數的局限尤為明顯。分數和小數都比浮點數更為準確。
三、集合
無序，不可變的集合。
四、布林值
Ture 與 False。
集合和bool值，還是比較常見的類型，在基礎學習裡也有涉及，在這裡就不多寫了。
python中的數位在程式編寫時廣泛使用，今後還會更深層次的學習python的擴展庫。