Python数值类型 - 好文

数值类型

python的数值类型包括常规的类型：整数(没有小数部分的数字)、浮点数(通俗地说，就是有小数部分的数字)以及其它数值类型(复数、分数、有理数、无理数、集合、进制数等)。除了十进制整数，还有二进制数、八进制数、十六进制数。
类型示例 --------------------------------------- 整数 1234, -24, 0 浮点数 1.23, 1.,
.2, 3.14e-10 八进制 0o177, 0O177 十六进制 0x9ff, 0X9ff 二进制 0b1010, 0B1010
需要说明的几点事项：

* python 3.x中的整数不区分一般整数和长整型整数，3.x版本中的整数支持无穷精度

* 任何时候浮点数都是不精确的。当带有小数点或科学计数的标记符号e或E，就表示这是浮点数
* 当浮点数参与表达式的运算时，会以浮点数的规则进行运算，也就是整数会转换成浮点数类型

* python中的浮点数精度和C语言的双精度浮点数精度相同

* 整数除了十进制整数外，还可以写成二进制、八进制、十六进制甚至是其它进制的整数，它们的转换方式见后文
* 当一个整数以0b或0B开头，其后都是0、1时，默认识别为二进制整数

* 当一个整数以0o或0O开头(数值零和大、小写的字母o)，其后都是0-7之间的数值时，默认识别为8进制整数

* 当一个整数以0x或0X开始，其后都是[0-9a-fA-F]之间的字符时，默认识别为十六进制
python中的数值类型是不可变对象，不可变意味着不可原处修改。假如a = 3333
，那么现在内存中会有一个内存块保存数值对象3333，如果修改它，比如对它加上1操作a += 1
，python将创建一个新的内存块用来保存新的数值对象3334，而不是在3333那个内存块中直接修改为3334，所以那个原始的数值3333就被丢弃了，它会等待垃圾回收器去回收。关于可变、不可变对象，后面的文章将会经常提到，请先留意这两个词。

数值基本运算

支持最基本的数学运算符号：+ - * / % **、取正负+x -x，地板除法//，除法和取模divmod(x, y)：
>>> 123 + 345 468 >>> 345 - 123 222 >>> 1.5 * 4 6.0 >>> 2/5 0.4 >>> 2 % 3 2
>>> 3 ** 2 9 >>> 3.00 ** 2 9.0 >>> 3 ** 100
515377520732011331036461129765621272702107522001 >>> a = 3; b = -3 >>> -a, -b
(-3, 3) >>> divmod(5, 2) (2, 1)
可见，python的数值计算方式非常直接，且python 3.x中会自动为整数
提供无穷精度。正如上面最后一个计算表达式(3**100)，它将所有数字都显示出来了。就算是计算3**10000，3**1000000
，python也不会报错，不过3的100万次方，显然需要花上一段时间来计算。这和其它编程语言有所区别，例如java中计算Math.pow(3,10000)将返回Infinity，表示无穷大。

又是几个注意事项：

* python中的除法运算/得到的结果总是浮点数(例如9/3=3.0)，后面还有一种地板除法(floor)不一样。

* 当数值部分有小数时，会自动转换为浮点数类型进行运算，而且会自动忽略参与运算的小数尾部的0。

* 加号+和乘号*也能处理字符串：
* +可以连接字符串，例如"abc" + "def"得到abcdef

* *可以重复字符串次数，例如"a"*3得到"aaa"，"ab"*3得到"ababab"
其它数学运算方法

除了上面的基础算术运算符，还支持很多数值类型的运算符，例如：取反(~)、位移(>>)、位与(&)、位异或(^)、逻辑与(and)、逻辑或(or)。

除此之外，还有几个python的内置数学函数：
pow()：求幂，如pow(2,3)=8 abs()：求绝对值，如abs(-3)=3 round()：四舍五入，如round(3.5)=4
int()：取整(截去小数部分)，如int(3.5)=3 float()：转换成浮点数，如float(3)=3.0 oct()：十进制整数转换成八进制
hex()：十进制整数转换成十六进制整数 bin()：十进制整数转换成二进制 ...等等...
还有专门的数学模块math、取随机数的模块random等。

浮点数

由于硬件的原因，使得计算机对于浮点数的处理总是不精确的。

例如，按照数学运算时，1.1-0.9=0.2，但实际得到的结果为：
>>> 1.1-0.9 0.20000000000000007
它以高精度的极限趋近的值来显示。上面的趋近结果大于按照数学运算结果，但并不总是如此，例如下面的运算则是小于数学运算的结果：
>>> 3.3-3.2 0.09999999999999964
由于浮点数不精确，所以尽量不要对两个浮点数数进行等值==和不等值!=
比较.如果非要比较，应该通过它们的减法求绝对值，再与一个足够小(不会影响结果)的值做不等比较。

例如：
>>> (3.2-2.8) == 0.4 False >>> abs((3.2-2.8)-0.4) < 0.0002 True
最后，浮点数并非总是输出很长精度的值。正如前面的运算：
>>> 3.2+3.2 6.4 >>> 3/10 0.3

浮点数有两个特殊方法，一个是is_integer()，用来测试这个浮点数是否是整数，另一个是as_integer_ratio()，可以将浮点数转换成分子分母组成的元组，不过这个方法并非总是如你所想的那样友好。例如:
>>> (3.0).is_integer() True >>> (3.2).is_integer() False >>>
(2.5).as_integer_ratio() (5, 2) >>> (2.6).as_integer_ratio() (5854679515581645,
2251799813685248)

浮点数总是不精确的，而且不能指定小数位数。但在python中，有一个专门的小数模块decimal，它可以提供精确的小数运算，还有一个分数模块fractions，也能提供精确的小数运算。

真除法、Floor除法和小数位截断

* /：实现的是真除法。在python中，它总是返回浮点数值。

* //：实现的是floor地板除法，它会去掉除法运算后的小数位，以便得到小于运算结果的最大整数。如果参与运算的有小数，则返回浮点数，否则返回整数

*
在math模块中，有地板函数math.floor()和天花板函数math.ceil()。它们的意义可以根据现实中地板、空气、天花板的高低位置来考虑。地板位于空气之下，地板运算的返回值是比空气小的最大整数，天花板位于空气之上，天花板运算的的返回值是比空气大的最小整数

* round(x, N)是四舍五入，可以指定四舍五入到哪个小数位

* math.trunc()是直接截断小数

* 实际上int()函数自身就是字节截断小数的
看下面的示例。

真除法总是返回浮点数。
>>> 9/3 3.0 >>> 10/4 2.5 >>> 10/4.0 2.5 >>> -9/2 -4.5 >>> -9/2.0 -4.5
floor除法返回浮点数还是整数取决于参与运算的数是否包含浮点数。
>>> 9 // 3 3 >>> 10 // 4 2 >>> 10 // 4.0 2.0
对于正数的运算结果，floor除法是直接去除小数位的。对于负数结果，它是取比运算结果更小的负整数。。

例如，负数结果的floor除法：
>>> -9 // 3 -3 >>> -10 // 4 -3 >>> -10 // 3 -4
-10 / 4的结果是-2.5，floor要取比它小的最大整数，也就是-3。-10 / 3的结果是-3.3，floor要取比它小的最大整数，也就是-4。

除了真除法和floor除法，还有四舍五入round()和math.trunc()两种截断小数的方式。例如：
>>> round(10/4) 2 >>> round(-5.2/2) -3 >>> import math # import表示导入某个模块 >>>
math.trunc(5/2) 2 >>> math.trunc(-5.2/2) -2
int()也可以直接截断小数。
>>> int(3.6) 3 >>> int(-3.6) -3
数值类型的转换

* int()可以将字符串或浮点数转换成整数，也可以用于进制数转换

* float()可以将字符串或整数转换成浮点数
实际上它们表示根据给定参数在内存中构造一个整数、浮点数对象，所以可以用来作为类型转换工具。而且，前面已经说过，int()可以用来截断小数位。
>>> int(3.5) # 浮点数 -> 整数 3 >>> int(-3.6) # 浮点数 -> 整数 -3 >>> int('3') # 字符串 ->
整数 3 >>> float(3) # 整数 -> 浮点数 3.0 >>> float('3') # 字符串 -> 浮点数 3.0
int()还可用于进制数转换，见下文。

小数类型(Decimal)

小数模块decimal，它有一个函数Decimal()，它是精确的，是可以指定小数位数的。

如果没有python基础，这里能看懂多少算多少，反正小数用的也不多。

例如，使用浮点数计算
>>> 0.1 * 3 - 0.3 5.551115123125783e-17
它本该等于0，但结果却是无限接近于0，因为计算机硬件用于存储数值位数的空间有限。

使用decimal模块的Decimal()可以构造精确的小数。例如:
>>> import decimal >>> decimal.Decimal('0.1') * 3 - decimal.Decimal('0.3')
Decimal('0.0')
注意，Decimal()的参数都是字符串，如果不加引号，它还是会解释成浮点数。
>>> decimal.Decimal(0.1)
Decimal('0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625')
Decimal()的运算的结果会取最长的小数位数。
>>> decimal.Decimal('0.1') * 3 - decimal.Decimal('0.300') Decimal('0.000')
可以设置decimal的精度，也就是小数位数。有两种范围的精度：全局范围、局部范围。

例如，没有设置精度时，会保留很多位数的小数。
>>> import decimal >>> decimal.Decimal(1) / decimal.Decimal(7)
Decimal('0.1428571428571428571428571429')
设置全局范围的精度为4，即保留4位小数：
>>> import decimal >>> decimal.getcontext().prec = 4 >>> decimal.Decimal(1) /
decimal.Decimal(7) Decimal('0.1429')
全局范围的精度表示整个线程执行时，这个模块的精度都是4。

还可以设置局部范围的精度，局部表示退出了这个范围就失效了。使用with/as语句可以设置局部精度，所以退出with/as语句块精度的设置就失效了。
>>> with decimal.localcontext() as ctx: ... ctx.prec = 2 ...
decimal.Decimal(1) / decimal.Decimal(7) ... Decimal('0.14') >>>
decimal.Decimal(1) / decimal.Decimal(7) Decimal('0.1429') # 因为前面设置了全局精度为4
分数(Fraction)

分数模块fractions，它有一个函数Fraction()，它可以构建分数。有了分数之后，可以参与运算。分数和浮点数不同，分数是精确的。

同样地，如果没有python基础，这里能看懂多少算多少，反正用的也不多。

例如，构建分数三分之一。
>>> import fractions >>> fractions.Fraction(1,3) Fraction(1, 3)
还可以根据浮点数的字符串格式构建分数。
>>> fractions.Fraction('0.3') Fraction(3, 10)
然后可以用分数进行运算。

分数加整数：
>>> fractions.Fraction(1,3) + 1 Fraction(4, 3)
分数加、减、乘、除分数：
>>> fractions.Fraction(1,3) + fractions.Fraction(2,3) Fraction(1, 1) >>>
fractions.Fraction(1,3) - fractions.Fraction(2,3) Fraction(-1, 3) >>>
fractions.Fraction(1,3) * fractions.Fraction(2,3) Fraction(2, 9) >>>
fractions.Fraction(1,3) / fractions.Fraction(2,3) Fraction(1, 2)

实际上，float对象有一个as_integer_ratio()函数，可以将浮点数转换成整数的元组表示形式(元组后面的文章会介绍)，然后根据这个元组就可以构造出分数来。

例如，将2.5转换成元组，并进而转换成分数。
>>> (2.5).as_integer_ratio() (5, 2) # 得到元组 >>>
fractions.Fraction(*(2.5).as_integer_ratio()) Fraction(5, 2)
进制整数的转换

* oct()：十进制整数转换成八进制

* hex()：十进制整数转换成十六进制整数

* bin()：十进制整数转换成二进制
例如，将十进制的64转换成二进制、八进制、十六进制整数。
>>> bin(64),oct(64),hex(64) ('0b1000000', '0o100', '0x40')
int()函数也能进行进制转换，它的用法格式为：
int(x, base=10)
base指定要将x解释成哪个进制位的数，然后转换成十进制数，也就是前面说的构造一个整数对象。不指定base时，默认解释成10进制。

base的值可以是0或2-36之间的任意一个数，base=0也表示解释成10进制。

例如，将二进制的数转换为十进制整数。
>>> int('0b11',base=2) 3 >>> int('11',base=2) 3
既然x要解释成某个进制的数，那么超出这个进制的数自然不能出现。例如：

* 将x解释成二进制数的时候，x里就不能包含除0、1之外的数(当然，前缀0b除外)；

* 解释成7进制，就不能出现7、8、9；

* 解释成8进制，就不能出现8、9；

* 解释成11进制，就只能出现0-9、a/A这些字符；

* 12进制就只能出现0-9、aAbB这几个字符；

* 36进制就只能出现0-9、a-zA-Z这几个字符。
例如，将一个字符串解释为15进制，并转换成整数。15进制只能出现0-9、a-eA-E这几个字符。
>>> int('93E', base=15) 2084

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