Hướng dẫn what is num () in python? - num () trong python là gì?

Question

Phương thức chuỗi

Nội dung chính Show

Định nghĩa và cách sử dụng
Giá trị tham số
Nhiều ví dụ hơn
Số Python
Int, hoặc số nguyên, là một số nguyên, dương hoặc âm, không có số thập phân, có độ dài không giới hạn.
Kiểm tra bản thân với các bài tập
Số nguyên và số điểm nổi
Số nguyên
Khi bạn tạo một số nguyên như thế này, giá trị >>> 1 - 1 0 >>> 5.0 - 3 2.0 0 được gọi là một số nguyên theo nghĩa đen vì số nguyên được gõ theo nghĩa đen vào mã.
Toán học số học và biểu thức
Phép cộng
Phép trừ
Phép nhân
Phân công
Phân chia số nguyên
Số mũ don don phải là số nguyên. Chúng cũng có thể là phao:
Một trong những cách sử dụng phổ biến nhất của >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 87 là xác định xem một số có chia hết cho một số khác hay không. Ví dụ: một số >>> type(1.0) 03 là ngay cả khi và chỉ khi >>> type(1.0) 04 là >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 68. Bạn nghĩ gì >>> type(1.0) 06 trả về? Hãy để thử nó ra:
Các quy tắc để đánh giá các biểu thức giống như trong số học hàng ngày. Ở trường, có lẽ bạn đã học các quy tắc này theo thứ tự tên hoạt động.
Các chức năng toán học và phương pháp số
Số tròn với >>> type(1.0) 65
Khi bạn quan hệ tròn với thậm chí, trước tiên bạn nhìn vào một chữ số một chữ số ở bên trái của chữ số cuối cùng trong cà vạt. Nếu chữ số đó là chẵn, thì bạn làm tròn xuống. Nếu chữ số là lẻ, thì bạn làm tròn. Đó là lý do tại sao >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 45 tròn xuống đến >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 47 và >>> type(1.0) 74 vòng lên đến >>> type(1.0) 37.
Nâng cao sức mạnh với >>> type(1.0) 67
Kiểm tra xem một chiếc phao có thể tích không
Mở rộng khối bên dưới để kiểm tra sự hiểu biết của bạn:
Điều này có thể trông có vẻ kỳ lạ, nhưng nó thiết lập bạn để thêm các định dạng định dạng.
Mặt khác, các số phức tạp rất quan trọng trong các lĩnh vực như điện toán khoa học và đồ họa máy tính. Nếu bạn từng làm việc trong các miền đó, thì bạn có thể thấy Python, hỗ trợ tích hợp cho các số phức tạp hữu ích.
Bất kể mức độ thoải mái của bạn với các số và toán học, giờ đây bạn đã sẵn sàng để thực hiện tất cả các loại tính toán trong mã Python của bạn. Bạn có thể sử dụng kiến thức này để giải quyết một loạt các vấn đề mà bạn sẽ gặp phải trong sự nghiệp lập trình của mình.
Chức năng Num trong Python là gì?
Loại Num trong Python là gì?
Có phải tất cả các chức năng NUM trong Python?

Thí dụ

Kiểm tra xem tất cả các ký tự trong văn bản là số:

TXT = "565543"

x = txt.isnumeric ()

in (x)

Hãy tự mình thử »

Định nghĩa và cách sử dụng

Phương thức

>>> 200000000000000000.0
2e+17

2 trả về true nếu tất cả các ký tự là số (0-9), nếu không thì sai.

Số mũ, như ² và ¾ cũng được coi là giá trị số.

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3 và

>>> 200000000000000000.0
2e+17

4 không được coi là giá trị số, bởi vì tất cả các ký tự trong chuỗi phải là số và

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5 và

>>> 200000000000000000.0
2e+17

6 thì không.

Cú pháp

Giá trị tham số

Không có tham số.

Nhiều ví dụ hơn

Thí dụ

Kiểm tra xem các ký tự có phải là số không:

a = "\ u0030" #Unicode cho 0b = "\ u00b2" #Unicode for & sup2; C = "10km2" d = "-1" e = "1,5"
b = "\u00B2" #unicode for ²
c = "10km2"
d = "-1"
e = "1.5"

in (a.isnumeric ()) in (b.isnumeric ()) in (c.isNumeric ()) in (d.isNumeric ()) in (e.isNumeric ())
print(b.isnumeric())
print(c.isnumeric())
print(d.isnumeric())
print(e.isnumeric())

Hãy tự mình thử »

Phương thức chuỗi

Số Python

Có ba loại số trong Python:

```
>>> 200000000000000000.0
2e+17
```
7
```
>>> 200000000000000000.0
2e+17
```
8
```
>>> 200000000000000000.0
2e+17
```
9

Các biến của các loại số được tạo khi bạn gán một giá trị cho chúng:

Thí dụ

x = 1 & nbsp; & nbsp; & nbsp; # inty = 2.8 & nbsp; # floatz = 1j & nbsp; & nbsp; # tổ hợp
y = 2.8 # float
z = 1j # complex

Để xác minh loại của bất kỳ đối tượng nào trong Python, hãy sử dụng hàm

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

0:

Int

Int, hoặc số nguyên, là một số nguyên, dương hoặc âm, không có số thập phân, có độ dài không giới hạn.

Thí dụ

Integers:

x = 1 & nbsp; & nbsp; & nbsp; # inty = 2.8 & nbsp; # floatz = 1j & nbsp; & nbsp; # tổ hợp
y = 35656222554887711
z = -3255522

print(type(x))print(type(y))print(type(z))
print(type(y))
print(type(z))

Để xác minh loại của bất kỳ đối tượng nào trong Python, hãy sử dụng hàm

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

0:

Int

Int, hoặc số nguyên, là một số nguyên, dương hoặc âm, không có số thập phân, có độ dài không giới hạn.

Thí dụ

x = 1 & nbsp; & nbsp; & nbsp; # inty = 2.8 & nbsp; # floatz = 1j & nbsp; & nbsp; # tổ hợp

Để xác minh loại của bất kỳ đối tượng nào trong Python, hãy sử dụng hàm

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

0:
y = 1.0
z = -35.59

print(type(x))print(type(y))print(type(z))
print(type(y))
print(type(z))

Để xác minh loại của bất kỳ đối tượng nào trong Python, hãy sử dụng hàm

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

0:

Int

Thí dụ

Floats:

x = 1 & nbsp; & nbsp; & nbsp; # inty = 2.8 & nbsp; # floatz = 1j & nbsp; & nbsp; # tổ hợp
y = 12E4
z = -87.7e100

Để xác minh loại của bất kỳ đối tượng nào trong Python, hãy sử dụng hàm

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

0:
print(type(y))
print(type(z))

Để xác minh loại của bất kỳ đối tượng nào trong Python, hãy sử dụng hàm

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

0:

Int

Int, hoặc số nguyên, là một số nguyên, dương hoặc âm, không có số thập phân, có độ dài không giới hạn.

Thí dụ

Complex:

x = 1 & nbsp; & nbsp; & nbsp; # inty = 2.8 & nbsp; # floatz = 1j & nbsp; & nbsp; # tổ hợp
y = 5j
z = -5j

Để xác minh loại của bất kỳ đối tượng nào trong Python, hãy sử dụng hàm

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

0:
print(type(y))
print(type(z))

Để xác minh loại của bất kỳ đối tượng nào trong Python, hãy sử dụng hàm

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

0:

Int

Int, hoặc số nguyên, là một số nguyên, dương hoặc âm, không có số thập phân, có độ dài không giới hạn.

Thí dụ

x = 1 & nbsp; & nbsp; & nbsp; # inty = 2.8 & nbsp; # floatz = 1j & nbsp; & nbsp; # tổ hợp

x = 1 & nbsp; & nbsp; & nbsp; # inty = 2.8 & nbsp; # floatz = 1j & nbsp; & nbsp; # tổ hợp
y = 2.8 # float
z = 1j # complex

Để xác minh loại của bất kỳ đối tượng nào trong Python, hãy sử dụng hàm

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

0:
a = float(x)

Int
b = int(y)

Int, hoặc số nguyên, là một số nguyên, dương hoặc âm, không có số thập phân, có độ dài không giới hạn.
c = complex(x)

x = 1Y = 3565622254887711Z = -3255522
print(b)
print(c)

Hãy tự mình thử »
print(type(b))
print(type(c))

Để xác minh loại của bất kỳ đối tượng nào trong Python, hãy sử dụng hàm

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

0:

Int You cannot convert complex numbers into another number type.

Int, hoặc số nguyên, là một số nguyên, dương hoặc âm, không có số thập phân, có độ dài không giới hạn.

x = 1Y = 3565622254887711Z = -3255522

Thí dụ

Nhập mô -đun ngẫu nhiên và hiển thị số ngẫu nhiên trong khoảng từ 1 đến 9:

Nhập ngẫu nhiên

in (ngẫu nhiên.randrange (1, 10))

Hãy tự mình thử »

Trong tham chiếu mô -đun ngẫu nhiên của chúng tôi, bạn sẽ tìm hiểu thêm về mô -đun ngẫu nhiên.

Kiểm tra bản thân với các bài tập

Exercise:

Chèn cú pháp chính xác để chuyển đổi X thành số điểm nổi.

Bắt đầu bài tập

Bạn không cần phải là một người chơi toán để lập trình tốt. Sự thật là, rất ít lập trình viên cần biết nhiều hơn đại số cơ bản. Tất nhiên, bao nhiêu toán học bạn cần biết phụ thuộc vào ứng dụng mà bạn đang làm việc. Nói chung, mức độ toán học cần thiết để trở thành một lập trình viên thấp hơn bạn mong đợi. Mặc dù lập trình toán học và máy tính không có mối tương quan như một số người có thể tin, nhưng các con số là một phần không thể thiếu của bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào và Python cũng không ngoại lệ.numbers are an integral part of any programming language, and Python is no exception.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách:

Tạo số nguyên và số điểm nổiintegers and floating-point numbers
Số tròn đến một số vị trí thập phân nhất định to a given number of decimal places
Định dạng và số hiển thị trong chuỗistrings

Bắt đầu nào!

Số nguyên và số điểm nổi

Python có ba loại dữ liệu số tích hợp: số nguyên, số dấu phẩy động và số phức. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu về số nguyên và số dấu phẩy động, là hai loại số được sử dụng phổ biến nhất. Bạn sẽ tìm hiểu về các số phức tạp trong một phần sau.

Số nguyên

Một số nguyên là một số toàn bộ không có vị trí thập phân. Ví dụ,

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

6 là một số nguyên, nhưng

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

7 isn. Tên cho kiểu dữ liệu số nguyên là

>>> 200000000000000000.0
2e+17

7, mà bạn có thể thấy với

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

0:integer is a whole number with no decimal places. For example,

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

6 is an integer, but

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

7 isn’t. The name for the integer data type is

>>> 200000000000000000.0
2e+17

7, which you can see with

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

0:

>>>

>>> type(1)

Bạn có thể tạo một số nguyên bằng cách nhập số mong muốn. Chẳng hạn, phần sau gán số nguyên

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

0 cho biến

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

1:

Khi bạn tạo một số nguyên như thế này, giá trị

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

0 được gọi là một số nguyên theo nghĩa đen vì số nguyên được gõ theo nghĩa đen vào mã.integer literal because the integer is literally typed into the code.

Bạn có thể đã quen thuộc với cách chuyển đổi một chuỗi chứa một số nguyên thành một số bằng cách sử dụng

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

1. Ví dụ: sau đây chuyển đổi chuỗi

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

4 thành số nguyên

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

0:

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

6 không phải là một số nguyên theo nghĩa đen vì giá trị số nguyên được tạo từ một chuỗi.

Khi bạn viết số lượng lớn bằng tay, bạn thường nhóm các chữ số thành các nhóm ba được phân tách bằng dấu phẩy hoặc dấu thập phân. Số 1.000.000 dễ đọc hơn 1000000.

Trong Python, bạn có thể sử dụng dấu phẩy để nhóm các chữ số trong các chữ số nguyên, nhưng bạn có thể sử dụng dấu gạch dưới (

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

7). Cả hai điều sau đây đều là những cách hợp lệ để đại diện cho số một triệu là một số nguyên theo nghĩa đen:

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

Bạn có thể tạo một số nguyên bằng cách nhập số mong muốn. Chẳng hạn, phần sau gán số nguyên

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

0 cho biến

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

1:

Khi bạn tạo một số nguyên như thế này, giá trị >>> 1 - 1 0 >>> 5.0 - 3 2.0 0 được gọi là một số nguyên theo nghĩa đen vì số nguyên được gõ theo nghĩa đen vào mã.

Bạn có thể đã quen thuộc với cách chuyển đổi một chuỗi chứa một số nguyên thành một số bằng cách sử dụng

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

1. Ví dụ: sau đây chuyển đổi chuỗi

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

4 thành số nguyên

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

0:floating-point number, or float for short, is a number with a decimal place.

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

7 is a floating-point number, as is

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

9. The name of the floating-point data type is

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8:

>>>

>>> type(1.0)

Bạn có thể tạo một số nguyên bằng cách nhập số mong muốn. Chẳng hạn, phần sau gán số nguyên

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

0 cho biến

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

1:floating-point literals or by converting a string to a float with

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

2:

>>>

>>> float("1.25")
1.25

Bạn có thể tạo một số nguyên bằng cách nhập số mong muốn. Chẳng hạn, phần sau gán số nguyên

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

0 cho biến

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

1:

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

Bạn có thể tạo một số nguyên bằng cách nhập số mong muốn. Chẳng hạn, phần sau gán số nguyên

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

0 cho biến

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

1:E notation to create a float literal.

Khi bạn tạo một số nguyên như thế này, giá trị

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

0 được gọi là một số nguyên theo nghĩa đen vì số nguyên được gõ theo nghĩa đen vào mã.

Bạn có thể đã quen thuộc với cách chuyển đổi một chuỗi chứa một số nguyên thành một số bằng cách sử dụng

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

1. Ví dụ: sau đây chuyển đổi chuỗi

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

4 thành số nguyên

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

0:

>>>

>>> 200000000000000000.0
2e+17

Bạn có thể tạo một số nguyên bằng cách nhập số mong muốn. Chẳng hạn, phần sau gán số nguyên

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

0 cho biến

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

1:

Khi bạn tạo một số nguyên như thế này, giá trị

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

0 được gọi là một số nguyên theo nghĩa đen vì số nguyên được gõ theo nghĩa đen vào mã.

Bạn có thể đã quen thuộc với cách chuyển đổi một chuỗi chứa một số nguyên thành một số bằng cách sử dụng

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

1. Ví dụ: sau đây chuyển đổi chuỗi

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

4 thành số nguyên

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

0:

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

6 không phải là một số nguyên theo nghĩa đen vì giá trị số nguyên được tạo từ một chuỗi.

Khi bạn viết số lượng lớn bằng tay, bạn thường nhóm các chữ số thành các nhóm ba được phân tách bằng dấu phẩy hoặc dấu thập phân. Số 1.000.000 dễ đọc hơn 1000000.

>>>

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

Python cũng sử dụng

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

01, là viết tắt của Vô cực âm và đại diện cho một số điểm nổi âm vượt quá số điểm nổi tối thiểu được phép trên máy tính của bạn:

Có lẽ bạn đã thắng được tình cờ gặp

>>> 3 * 3
9

>>> 2 * 8.0
16.0

7 và

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

01 rất thường xuyên với tư cách là một lập trình viên trừ khi bạn thường xuyên làm việc với số lượng cực kỳ lớn.

Kiểm tra việc hiểu của bạn

Mở rộng khối bên dưới để kiểm tra sự hiểu biết của bạn:

Viết một chương trình tạo hai biến,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

04 và

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

05. Cả

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

04 và

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

05 nên được gán số nguyên theo nghĩa đen

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

08, một được viết bằng dấu gạch dưới và một không có. In

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

04 và

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

05 trên hai dòng riêng biệt.

Bạn có thể mở rộng khối bên dưới để xem giải pháp:

Đầu tiên, gán giá trị

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

08 cho

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

04 mà không có bất kỳ dấu gạch dưới nào:

Tiếp theo, trên một dòng mới, gán giá trị

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

13 cho biến

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

05:

In cả hai biến trên các dòng riêng biệt bằng cách chuyển từng biến cho các cuộc gọi riêng biệt của

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

15:

Trong đầu ra, bạn có thể thấy rằng cả hai số đều giống nhau:

Mặc dù cả hai biến được gán giá trị

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

08, việc viết giá trị bằng cách sử dụng dấu gạch dưới cho các chữ số nhóm giúp con người nhanh chóng dễ dàng tìm ra số đó là gì. Không còn nheo mắt vào màn hình và cố gắng đếm số 0!

Khi bạn đã sẵn sàng, bạn có thể chuyển sang phần tiếp theo.

Toán học số học và biểu thức

Trong phần này, bạn sẽ học cách thực hiện số học cơ bản, chẳng hạn như bổ sung, trừ, nhân và chia, với số lượng trong Python. Trên đường đi, bạn sẽ học một số quy ước để viết các biểu thức toán học trong mã.

Phép cộng

Ngoài ra được thực hiện với toán tử

>>> 1 - -3
4

>>> 1 --3
4

>>> 1- -3
4

>>> 1--3
4

9:

Hai số ở hai bên của toán tử

>>> 1 - -3
4

>>> 1 --3
4

>>> 1- -3
4

>>> 1--3
4

9 được gọi là toán hạng. Trong ví dụ trên, cả hai toán hạng là số nguyên, nhưng các toán hạng don don cần phải là cùng một loại.operands. In the above example, both operands are integers, but operands don’t need to be the same type.

Bạn có thể thêm

>>> 200000000000000000.0
2e+17

7 vào

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8 mà không có vấn đề gì:

Lưu ý rằng kết quả của

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

21 là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

22, đó là

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8. Bất cứ khi nào

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8 được thêm vào một số, kết quả là một

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8 khác. Thêm hai số nguyên với nhau luôn luôn dẫn đến một

>>> 200000000000000000.0
2e+17

7.

Phép trừ

Để trừ hai số, chỉ cần đặt một toán tử

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5 giữa chúng:

>>>

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

Giống như thêm hai số nguyên, trừ hai số nguyên luôn dẫn đến

>>> 200000000000000000.0
2e+17

7. Bất cứ khi nào một trong các toán hạng là

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8, kết quả cũng là

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8.

Toán tử

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5 cũng được sử dụng để biểu thị số âm:

Bạn có thể trừ một số âm từ một số khác, nhưng như bạn có thể thấy bên dưới, điều này đôi khi có vẻ khó hiểu:

>>>

>>> 1 - -3
4

>>> 1 --3
4

>>> 1- -3
4

>>> 1--3
4

Trong bốn ví dụ ở trên, đầu tiên là PEP 8 tuân thủ nhiều nhất. Điều đó nói rằng, bạn có thể bao quanh

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

32 với dấu ngoặc đơn để làm cho nó thậm chí còn rõ ràng hơn rằng

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5 thứ hai đang sửa đổi

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

34:

Sử dụng dấu ngoặc đơn là một ý tưởng tốt vì nó làm cho mã của bạn rõ ràng hơn. Máy tính thực thi mã, nhưng con người đọc mã. Bất cứ điều gì bạn có thể làm để làm cho mã của bạn dễ đọc và hiểu là một điều tốt.

Phép nhân

Để nhân hai số, hãy sử dụng toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

35:

>>>

>>> 3 * 3
9

>>> 2 * 8.0
16.0

Loại số bạn nhận được từ phép nhân tuân theo các quy tắc tương tự như phép cộng và trừ. Nhân hai số nguyên dẫn đến

>>> 200000000000000000.0
2e+17

7 và nhân số một số với

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8 dẫn đến

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8.

Phân công

Toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

39 được sử dụng để chia hai số:

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

0

Không giống như phép bổ sung, trừ và phép nhân, phân chia với toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

39 luôn trả về

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8. Nếu bạn muốn đảm bảo rằng bạn nhận được một số nguyên sau khi chia hai số, bạn có thể sử dụng

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

1 để chuyển đổi kết quả:

Hãy nhớ rằng

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

1 loại bỏ bất kỳ phần phân số nào của số:

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

44 Trả về số điểm nổi

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

45 và

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

46 trả về số nguyên

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

47 với

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

48 bị loại bỏ.

Phân chia số nguyên

Nếu viết

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

49 có vẻ hơi dài với bạn, Python cung cấp một nhà điều hành phân chia thứ hai có tên là nhà điều hành bộ phận số nguyên (

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

50), còn được gọi là toán tử phân chia sàn:integer division operator (

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

50), also known as the floor division operator:

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

1

Toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

50 trước tiên chia số bên trái cho số bên phải và sau đó làm tròn xuống một số nguyên. Điều này có thể không cung cấp giá trị bạn mong đợi khi một trong các số là âm.

Ví dụ:

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

52 trả về

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

53. Đầu tiên,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

32 được chia cho

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

47 để nhận

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

56. Sau đó

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

56 được làm tròn xuống

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

53. Mặt khác,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

59 trả về

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

6 vì cả hai số đều dương.

Ví dụ trên cũng minh họa rằng

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

50 trả về số điểm nổi khi một trong các toán hạng là

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8. Đây là lý do tại sao

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

63 trả về số nguyên

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

34 và

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

65 trả về

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

67.

Hãy để xem những gì xảy ra khi bạn cố gắng chia một số cho

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

68:

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

2

Python cung cấp cho bạn một

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

69, cho bạn biết rằng bạn chỉ cố gắng phá vỡ một quy tắc cơ bản của vũ trụ.

Số mũ

Bạn có thể nâng một số lên nguồn điện bằng toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

70:

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

3

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

2

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

4

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

2

Python cung cấp cho bạn một

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

69, cho bạn biết rằng bạn chỉ cố gắng phá vỡ một quy tắc cơ bản của vũ trụ.

Số mũ

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

5

Bạn có thể nâng một số lên nguồn điện bằng toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

70:

Số mũ don don phải là số nguyên. Chúng cũng có thể là phao:

Tăng một số vào sức mạnh của

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

71 giống như lấy căn bậc hai, nhưng lưu ý rằng mặc dù căn bậc hai của

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

72 là một số nguyên, Python trả về

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

22.modulus, returns the remainder of dividing the left operand by the right operand:

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

6

Đối với các toán hạng tích cực, toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

70 sẽ trả về

>>> 200000000000000000.0
2e+17

7 nếu cả hai toán hạng là số nguyên và

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8 nếu bất kỳ một trong các toán hạng là số điểm nổi.

Bạn cũng có thể tăng số lên các quyền lực tiêu cực:

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

7

Tăng một con số lên một sức mạnh tiêu cực giống như chia

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

6 cho số được nâng lên công suất tích cực. Vì vậy,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

79 giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

80, giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

81 hoặc

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

71. Tương tự,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

83 giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

84, giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

85 hoặc

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

86.

Toán tử mô đun

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

8

Toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

87 hoặc mô đun, trả về phần còn lại của việc chia toán hạng bên trái cho toán hạng bên phải:

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

34 Chia

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

89 Một lần với phần còn lại là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

47, vì vậy

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

91 là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

47. Tương tự,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

93 chia

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

94 hai lần với phần còn lại là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

95. Trong ví dụ cuối cùng,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

96 chia hết cho

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

97, vì vậy

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

98 là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

68. Bất cứ khi nào số ở bên trái của

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

87 đều chia hết cho số bên phải, kết quả là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

68.

Một trong những cách sử dụng phổ biến nhất của >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 87 là xác định xem một số có chia hết cho một số khác hay không. Ví dụ: một số >>> type(1.0) 03 là ngay cả khi và chỉ khi >>> type(1.0) 04 là >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 68. Bạn nghĩ gì >>> type(1.0) 06 trả về? Hãy để thử nó ra:

Điều này có ý nghĩa bởi vì

>>> type(1.0)

06 đưa ra phần còn lại của việc chia

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

6 cho

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

68. Nhưng bạn có thể chia

>>> n = 2e400
>>> n
inf
>>> type(n)

6 cho

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

68, vì vậy Python tăng

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

69.expression is a combination of numbers, operators, and parentheses that Python can compute, or evaluate, to return a value.

Mọi thứ trở nên khó khăn khi bạn sử dụng toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

87 với số âm:

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

9

Mặc dù có khả năng gây sốc ngay từ cái nhìn đầu tiên, những kết quả này là sản phẩm của một hành vi được xác định rõ ở Python. Để tính phần còn lại

>>> type(1.0)

14 chia số

>>> type(1.0)

15 cho một số

>>> type(1.0)

16, Python sử dụng phương trình

>>> type(1.0)

17.order of operations.

Ví dụ: để tìm

>>> type(1.0)

18, Python lần đầu tiên tìm thấy

>>> type(1.0)

19. Vì

>>> type(1.0)

20 là khoảng

>>> type(1.0)

21, điều đó có nghĩa là

>>> type(1.0)

22 là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

53. Bây giờ Python nhân với

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

32 để nhận

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

95. Cuối cùng, Python trừ

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

95 từ

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

89 để nhận

>>> type(1.0)

28.precedence, or priority, in an expression, and each of these has a higher precedence than the

>>> 1 - -3
4

>>> 1 --3
4

>>> 1- -3
4

>>> 1--3
4

9 and

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5 operators. This is why

>>> type(1.0)

35 returns

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

89 and not

>>> type(1.0)

37.

>>> type(1.0)

38 is evaluated first, because

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

35 has higher precedence than the

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5 operator.

Biểu thức số học

Bạn có thể kết hợp các toán tử để tạo thành các biểu thức phức tạp. Một biểu thức là sự kết hợp của các số, toán tử và dấu ngoặc đơn mà Python có thể tính toán hoặc đánh giá, để trả về một giá trị.

Dưới đây là một số ví dụ về biểu thức số học:

Các quy tắc để đánh giá các biểu thức giống như trong số học hàng ngày. Ở trường, có lẽ bạn đã học các quy tắc này theo thứ tự tên hoạt động.

Các toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

35,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

39,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

50 và

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

87 đều có ưu tiên bằng nhau, hoặc ưu tiên, trong một biểu thức, và mỗi toán tử này có quyền ưu tiên cao hơn so với các toán tử

>>> 1 - -3
4

>>> 1 --3
4

>>> 1- -3
4

>>> 1--3
4

9 và

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5. Đây là lý do tại sao

>>> type(1.0)

35 trả về

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

89 chứ không phải

>>> type(1.0)

37.

>>> type(1.0)

38 được đánh giá đầu tiên, vì

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

35 có ưu tiên cao hơn toán tử

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5.

>>>

>>> type(1.0)

0

Bạn có thể nhận thấy rằng các biểu thức trong ví dụ trước không tuân theo quy tắc để đặt một khoảng trống ở hai bên của tất cả các toán tử. PEP 8 cho biết sau đây về khoảng trắng trong các biểu thức phức tạp:

Nếu các nhà khai thác có các ưu tiên khác nhau được sử dụng, hãy xem xét thêm khoảng trắng xung quanh các nhà khai thác với mức độ ưu tiên thấp nhất (IES). Sử dụng phán đoán của riêng bạn; Tuy nhiên, không bao giờ sử dụng nhiều hơn một không gian và luôn có cùng một lượng khoảng trắng ở cả hai bên của toán tử nhị phân. (Nguồn)floating-point representation error, and it has nothing to do with Python. It’s related to the way floating-point numbers are stored in a computer’s memory.

Số

>>> type(1.0)

44 có thể được biểu diễn dưới dạng phân số

>>> type(1.0)

45. Cả số

>>> type(1.0)

44 và phân số

>>> type(1.0)

45 của nó là các biểu diễn thập phân hoặc các biểu diễn cơ sở-10. Tuy nhiên, máy tính lưu trữ các số điểm nổi trong biểu diễn cơ sở-2, thường được gọi là biểu diễn nhị phân.decimal representations, or base-10 representations. Computers, however, store floating-point numbers in base-2 representation, more commonly called binary representation.

Khi được đại diện trong nhị phân, một cái gì đó quen thuộc nhưng có thể bất ngờ xảy ra với số thập phân

>>> type(1.0)

44. Phân số

>>> type(1.0)

49 không có biểu diễn thập phân hữu hạn. Đó là,

>>> type(1.0)

50 với vô số 3s sau điểm thập phân. Điều tương tự cũng xảy ra với phân số

>>> type(1.0)

45 trong nhị phân.

Biểu diễn nhị phân của

>>> type(1.0)

45 là phần lặp lại vô hạn sau đây:

>>> type(1.0)

1

Máy tính có bộ nhớ hữu hạn, do đó số

>>> type(1.0)

44 phải được lưu trữ dưới dạng xấp xỉ và không phải là giá trị thực của nó. Phép tính gần đúng được lưu trữ cao hơn một chút so với giá trị thực tế và trông như thế này:

>>> type(1.0)

2

Tuy nhiên, bạn có thể nhận thấy rằng khi được yêu cầu in

>>> type(1.0)

44, in python

>>> type(1.0)

44 và không phải là giá trị xấp xỉ ở trên:

Python không chỉ cắt các chữ số trong biểu diễn nhị phân cho

>>> type(1.0)

44. Những gì thực sự xảy ra là một chút tinh tế hơn.

Bởi vì sự gần đúng của

>>> type(1.0)

44 trong nhị phân chỉ là một xấp xỉ, nó hoàn toàn có thể là hơn một số thập phân có cùng xấp xỉ nhị phân.

Ví dụ, cả

>>> type(1.0)

44 và

>>> type(1.0)

59 đều có cùng xấp xỉ nhị phân. Python in ra số thập phân ngắn nhất chia sẻ xấp xỉ.

Điều này giải thích lý do tại sao, trong ví dụ đầu tiên của phần này,

>>> type(1.0)

42 không bằng nhau

>>> type(1.0)

43. Python cộng với các xấp xỉ nhị phân cho

>>> type(1.0)

44 và

>>> type(1.0)

63, đưa ra một số không phải là xấp xỉ nhị phân cho

>>> type(1.0)

43.

Nếu tất cả điều này đang bắt đầu làm cho đầu của bạn quay cuồng, đừng lo lắng! Trừ khi bạn viết các chương trình về tài chính hoặc điện toán khoa học, bạn không cần phải lo lắng về sự thiếu chính xác của số học dấu phẩy động.

Các chức năng toán học và phương pháp số

Python có một vài chức năng tích hợp mà bạn có thể sử dụng để làm việc với các số. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu về ba trong số phổ biến nhất:

>>> type(1.0)
65, để làm tròn số vào một số vị trí thập phân, for rounding numbers to some number of decimal places
>>> type(1.0)
66, để nhận được giá trị tuyệt đối của một số, for getting the absolute value of a number
>>> type(1.0)
67, để nâng một số lên một số quyền lực, for raising a number to some power

Bạn cũng sẽ tìm hiểu về một phương pháp bạn có thể sử dụng với các số điểm nổi để kiểm tra xem chúng có giá trị số nguyên hay không.

Số tròn với >>> type(1.0) 65

Bạn có thể sử dụng

>>> type(1.0)

65 để làm tròn một số vào số nguyên gần nhất:

>>>

>>> type(1.0)

3

>>> type(1.0)

65 có một số hành vi bất ngờ khi số kết thúc trong

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

48:

>>>

>>> type(1.0)

4

>>> type(1.0)

65 có một số hành vi bất ngờ khi số kết thúc trong

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

48:

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

45 được làm tròn xuống

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

47 và

>>> type(1.0)

74 được làm tròn lên đến

>>> type(1.0)

37. Hầu hết mọi người mong đợi một con số kết thúc trong

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

48 sẽ được làm tròn, vì vậy, hãy để xem xét kỹ hơn về những gì mà xảy ra ở đây.tie is any number whose last digit is five.

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

45 and

>>> type(1.0)

78 are ties, but

>>> type(1.0)

79 is not.

Python 3 vòng số theo một chiến lược gọi là liên kết làm tròn với chẵn. Một chiếc cà vạt là bất kỳ số nào có chữ số cuối cùng là năm.

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

45 và

>>> type(1.0)

78 là mối quan hệ, nhưng

>>> type(1.0)

79 thì không.

Khi bạn quan hệ tròn với thậm chí, trước tiên bạn nhìn vào một chữ số một chữ số ở bên trái của chữ số cuối cùng trong cà vạt. Nếu chữ số đó là chẵn, thì bạn làm tròn xuống. Nếu chữ số là lẻ, thì bạn làm tròn. Đó là lý do tại sao

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

45 tròn xuống đến

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

47 và

>>> type(1.0)

74 vòng lên đến

>>> type(1.0)

37.

>>>

>>> type(1.0)

5

>>> type(1.0)

65 có một số hành vi bất ngờ khi số kết thúc trong

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

48:

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

45 được làm tròn xuống

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

47 và

>>> type(1.0)

74 được làm tròn lên đến

>>> type(1.0)

37. Hầu hết mọi người mong đợi một con số kết thúc trong

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

48 sẽ được làm tròn, vì vậy, hãy để xem xét kỹ hơn về những gì mà xảy ra ở đây.

>>>

>>> type(1.0)

6

>>> type(1.0)

65 có một số hành vi bất ngờ khi số kết thúc trong

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

48:

>>>

>>> type(1.0)

7

>>> type(1.0)

65 có một số hành vi bất ngờ khi số kết thúc trong

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

48:

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

45 được làm tròn xuống

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

47 và

>>> type(1.0)

74 được làm tròn lên đến

>>> type(1.0)

37. Hầu hết mọi người mong đợi một con số kết thúc trong

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

48 sẽ được làm tròn, vì vậy, hãy để xem xét kỹ hơn về những gì mà xảy ra ở đây.

Python 3 vòng số theo một chiến lược gọi là liên kết làm tròn với chẵn. Một chiếc cà vạt là bất kỳ số nào có chữ số cuối cùng là năm.

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

45 và

>>> type(1.0)

78 là mối quan hệ, nhưng

>>> type(1.0)

79 thì không.

Khi bạn quan hệ tròn với thậm chí, trước tiên bạn nhìn vào một chữ số một chữ số ở bên trái của chữ số cuối cùng trong cà vạt. Nếu chữ số đó là chẵn, thì bạn làm tròn xuống. Nếu chữ số là lẻ, thì bạn làm tròn. Đó là lý do tại sao >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 45 tròn xuống đến >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 47 và >>> type(1.0) 74 vòng lên đến >>> type(1.0) 37.

Giá trị tuyệt đối của số n chỉ là n nếu n dương và -n nếu n là âm. Ví dụ: giá trị tuyệt đối của

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

34 là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

34, trong khi giá trị tuyệt đối của

>>> float("1.25")
1.25

03 là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

89.

Để có được giá trị tuyệt đối của một số trong Python, bạn sử dụng

>>> type(1.0)

66:

>>>

>>> type(1.0)

8

>>> type(1.0)

66 luôn trả về một số dương của cùng loại với đối số của nó. Đó là, giá trị tuyệt đối của một số nguyên luôn là một số nguyên dương và giá trị tuyệt đối của một chiếc phao luôn là một phao dương.

Nâng cao sức mạnh với >>> type(1.0) 67

Trước đó, bạn đã học được cách nâng một số lên nguồn điện bằng toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

70. Bạn cũng có thể sử dụng

>>> type(1.0)

67 để đạt được kết quả tương tự.

>>> type(1.0)

67 có hai đối số. Đối số đầu tiên là cơ sở, hoặc số được nâng lên thành một nguồn điện và đối số thứ hai là số mũ, hoặc sức mạnh mà số sẽ được nâng lên.base, or the number to be raised to a power, and the second argument is the exponent, or the power to which the number is to be raised.

Ví dụ: sử dụng sau đây

>>> type(1.0)

67 để nâng

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

47 lên số mũ

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

34:

Giống như với

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

70, số mũ trong

>>> type(1.0)

67 có thể âm:

Vì vậy, những gì khác biệt giữa

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

70 và

>>> type(1.0)

67?

Hàm

>>> type(1.0)

67 chấp nhận một đối số thứ ba tùy chọn tính toán số thứ nhất được nâng lên công suất của số thứ hai, sau đó lấy modulo liên quan đến số thứ ba. Nói cách khác,

>>> float("1.25")
1.25

19 tương đương với

>>> float("1.25")
1.25

20.

Ở đây, một ví dụ trong đó

>>> float("1.25")
1.25

21,

>>> float("1.25")
1.25

22 và

>>> float("1.25")
1.25

23:

Đầu tiên,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

47 được nâng lên sức mạnh

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

34 để có được

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

97. Sau đó

>>> float("1.25")
1.25

27 được tính toán, đó là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

68 vì

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

47 chia

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

97 không còn lại.

Kiểm tra xem một chiếc phao có thể tích không

Bạn có thể quen thuộc với các phương thức chuỗi như

>>> float("1.25")
1.25

31,

>>> float("1.25")
1.25

32 và

>>> float("1.25")
1.25

33. Số nguyên và số điểm nổi cũng có phương pháp.

Các phương thức số aren được sử dụng rất thường xuyên, nhưng có một phương pháp có thể hữu ích. Các số điểm nổi có phương thức

>>> float("1.25")
1.25

34 trả về

>>> float("1.25")
1.25

35 nếu số này là tích phân có nghĩa là nó không có phần phân số nào và nếu không thì trả về

>>> float("1.25")
1.25

36:integral—meaning it has no fractional part—and otherwise returns

>>> float("1.25")
1.25

36:

>>>

>>> type(1.0)

9

>>> type(1.0)

66 luôn trả về một số dương của cùng loại với đối số của nó. Đó là, giá trị tuyệt đối của một số nguyên luôn là một số nguyên dương và giá trị tuyệt đối của một chiếc phao luôn là một phao dương.

Nâng cao sức mạnh với

>>> type(1.0)

67

Trước đó, bạn đã học được cách nâng một số lên nguồn điện bằng toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

70. Bạn cũng có thể sử dụng

>>> type(1.0)

67 để đạt được kết quả tương tự.

>>> type(1.0)

67 có hai đối số. Đối số đầu tiên là cơ sở, hoặc số được nâng lên thành một nguồn điện và đối số thứ hai là số mũ, hoặc sức mạnh mà số sẽ được nâng lên.

Ví dụ: sử dụng sau đây

>>> type(1.0)

67 để nâng

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

47 lên số mũ

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

34:

Giống như với

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

70, số mũ trong

>>> type(1.0)

67 có thể âm:

>>> float("1.25")
1.25

0

Vì vậy, những gì khác biệt giữa

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

70 và

>>> type(1.0)

67?

Hàm

>>> type(1.0)

67 chấp nhận một đối số thứ ba tùy chọn tính toán số thứ nhất được nâng lên công suất của số thứ hai, sau đó lấy modulo liên quan đến số thứ ba. Nói cách khác,

>>> float("1.25")
1.25

19 tương đương với

>>> float("1.25")
1.25

20.

Ở đây, một ví dụ trong đó

>>> float("1.25")
1.25

21,

>>> float("1.25")
1.25

22 và

>>> float("1.25")
1.25

23:

Đầu tiên,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

47 được nâng lên sức mạnh

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

34 để có được

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

97. Sau đó

>>> float("1.25")
1.25

27 được tính toán, đó là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

68 vì

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

47 chia

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

97 không còn lại.

Kiểm tra xem một chiếc phao có thể tích không

Bạn có thể quen thuộc với các phương thức chuỗi như

>>> float("1.25")
1.25

31,

>>> float("1.25")
1.25

32 và

>>> float("1.25")
1.25

33. Số nguyên và số điểm nổi cũng có phương pháp.

Các phương thức số aren được sử dụng rất thường xuyên, nhưng có một phương pháp có thể hữu ích. Các số điểm nổi có phương thức

>>> float("1.25")
1.25

34 trả về

>>> float("1.25")
1.25

35 nếu số này là tích phân có nghĩa là nó không có phần phân số nào và nếu không thì trả về

>>> float("1.25")
1.25

36:

>>> float("1.25")
1.25

2

Một cách sử dụng cho

>>> float("1.25")
1.25

34 là để xác thực đầu vào của người dùng. Ví dụ: nếu bạn đang viết một ứng dụng đặt hàng trực tuyến cho một pizzeria, thì bạn sẽ muốn kiểm tra xem số lượng pizza mà đầu vào của khách hàng là một số.

Các hàm

>>> type(1.0)

65,

>>> type(1.0)

66 và

>>> type(1.0)

67 là các chức năng tích hợp, có nghĩa là bạn không phải nhập bất cứ thứ gì để sử dụng chúng. Nhưng ba chức năng này hầu như không làm trầy xước bề mặt của tất cả các chức năng có sẵn để làm việc với các số trong Python.

>>> float("1.25")
1.25

3

Để có thêm niềm vui toán học, hãy xem mô -đun toán học Python: Mọi thứ bạn cần biết!

Kiểm tra việc hiểu của bạn

Mở rộng khối bên dưới để kiểm tra sự hiểu biết của bạn:

Viết một chương trình yêu cầu người dùng nhập một số và sau đó hiển thị số đó được làm tròn đến hai vị trí thập phân. Khi chạy, chương trình của bạn sẽ trông như thế này:

>>>

>>> float("1.25")
1.25

4

Bạn có thể mở rộng khối bên dưới để xem giải pháp:

Để nhận đầu vào từ người dùng, hãy chuyển lời nhắc đến

>>> float("1.25")
1.25

41:

>>>

>>> float("1.25")
1.25

5

>>> float("1.25")
1.25

1

>>> float("1.25")
1.25

53 trong

>>> float("1.25")
1.25

52 làm tròn con số đến hai vị trí thập phân và

>>> float("1.25")
1.25

55 bảo Python hiển thị

>>> type(1.0)

03 dưới dạng số điểm cố định. Điều này có nghĩa là số được hiển thị với chính xác hai vị trí thập phân, ngay cả khi số ban đầu có ít vị trí thập phân hơn.fixed-point number. This means that the number is displayed with exactly two decimal places, even if the original number has fewer decimal places.

Khi

>>> float("1.25")
1.25

57, kết quả của

>>> float("1.25")
1.25

49 là

>>> float("1.25")
1.25

59. Giống như với

>>> type(1.0)

65, Python làm tròn mối quan hệ ngay cả khi định dạng số bên trong chuỗi. Vì vậy, nếu bạn thay thế

>>> float("1.25")
1.25

57 bằng

>>> float("1.25")
1.25

62, thì kết quả của

>>> float("1.25")
1.25

49 là

>>> float("1.25")
1.25

64:

>>>

>>> float("1.25")
1.25

6

Để làm tròn một vị trí thập phân, hãy thay thế

>>> float("1.25")
1.25

53 bằng

>>> float("1.25")
1.25

66:

>>>

>>> float("1.25")
1.25

7

Để làm tròn một vị trí thập phân, hãy thay thế

>>> float("1.25")
1.25

53 bằng

>>> float("1.25")
1.25

66:

>>>

>>> float("1.25")
1.25

8

Để làm tròn một vị trí thập phân, hãy thay thế

>>> float("1.25")
1.25

53 bằng

>>> float("1.25")
1.25

66:

>>>

>>> float("1.25")
1.25

9

Để làm tròn một vị trí thập phân, hãy thay thế

>>> float("1.25")
1.25

53 bằng

>>> float("1.25")
1.25

66:

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

0

Để làm tròn một vị trí thập phân, hãy thay thế

>>> float("1.25")
1.25

53 bằng

>>> float("1.25")
1.25

66:

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

1

Để làm tròn một vị trí thập phân, hãy thay thế

>>> float("1.25")
1.25

53 bằng

>>> float("1.25")
1.25

66:

Khi bạn định dạng một số là điểm cố định, nó luôn luôn hiển thị với số lượng chính xác của số thập phân mà bạn chỉ định:

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

2

Để làm tròn một vị trí thập phân, hãy thay thế

>>> float("1.25")
1.25

53 bằng

>>> float("1.25")
1.25

66:

Khi bạn định dạng một số là điểm cố định, nó luôn luôn hiển thị với số lượng chính xác của số thập phân mà bạn chỉ định:

Bạn có thể chèn dấu phẩy để nhóm phần số nguyên của hàng ngàn số lượng lớn với tùy chọn

>>> float("1.25")
1.25

67:

Để làm tròn đến một số vị trí thập phân và cả nhóm theo hàng ngàn, đặt

>>> float("1.25")
1.25

67 trước

>>> 200000000000000000.0
2e+17

6 vào đặc tả định dạng của bạn:

Bộ xác định

>>> float("1.25")
1.25

70 rất hữu ích để hiển thị các giá trị tiền tệ:

Một tùy chọn hữu ích khác là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

87, được sử dụng để hiển thị tỷ lệ phần trăm. Tùy chọn

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

87 nhân số một số với

>>> float("1.25")
1.25

73 và hiển thị nó ở định dạng điểm cố định, theo sau là dấu hiệu phần trăm.

Tùy chọn

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

87 phải luôn luôn đi vào cuối thông số kỹ thuật định dạng của bạn và bạn có thể trộn nó với tùy chọn

>>> float("1.25")
1.25

55. Ví dụ:

>>> float("1.25")
1.25

76 hiển thị một số theo tỷ lệ phần trăm với chính xác một vị trí thập phân:

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

3

Các định dạng ngôn ngữ mini là mạnh mẽ và rộng rãi. Bạn chỉ thấy những điều cơ bản ở đây. Để biết thêm thông tin, hãy kiểm tra các tài liệu chính thức.

Kiểm tra việc hiểu của bạn

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

4

Mở rộng khối bên dưới để kiểm tra sự hiểu biết của bạn:

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

5

In số

>>> float("1.25")
1.25

77 dưới dạng tiền tệ với hàng ngàn được nhóm bởi dấu phẩy. Tiền tệ nên được hiển thị với hai vị trí thập phân và bắt đầu với biểu tượng đô la Mỹ.

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

6

Bạn có thể mở rộng khối bên dưới để xem giải pháp:

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

7

Hãy cùng xây dựng chuỗi F của chúng tôi từng bước một.

Đầu tiên, chuỗi F hiển thị giá trị

>>> float("1.25")
1.25

77 mà không có bất kỳ định dạng nào trông như thế này:

Điều này có thể trông có vẻ kỳ lạ, nhưng nó thiết lập bạn để thêm các định dạng định dạng.

Để đảm bảo rằng giá trị được hiển thị dưới dạng số điểm nổi, hãy đặt dấu hai chấm (

>>> float("1.25")
1.25

50) sau số

>>> float("1.25")
1.25

77, tiếp theo là chữ cái

>>> float("1.25")
1.25

55:

Theo mặc định, Python hiển thị số lượng với sáu vị trí chính xác thập phân. Tiền tệ chỉ nên có hai vị trí chính xác thập phân, vì vậy bạn có thể thêm

>>> float("1.25")
1.25

53 giữa

>>> float("1.25")
1.25

50 và

>>> float("1.25")
1.25

55:real part and an imaginary part.

Để hiển thị số với các chữ số được nhóm bởi dấu phẩy, chèn dấu phẩy (

>>> float("1.25")
1.25

67) giữa dấu hai chấm (

>>> float("1.25")
1.25

50) và dấu chấm (

>>> 200000000000000000.0
2e+17

6):

Cuối cùng, thêm một dấu hiệu đô la (

>>> float("1.25")
1.25

88) ở đầu chuỗi để chỉ ra rằng giá trị bằng đô la Mỹ:

F-String chỉ là một cách để định dạng số để hiển thị. Kiểm tra một hướng dẫn cho các kỹ thuật định dạng chuỗi Python mới hơn để biết nhiều cách hơn để định dạng số và văn bản khác trong Python.

Khi bạn đã sẵn sàng, bạn có thể chuyển sang phần tiếp theo.

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

8

Số phức

Python là một trong số ít ngôn ngữ lập trình cung cấp hỗ trợ tích hợp cho các số phức tạp. Trong khi các số phức tạp don don thường xuất hiện bên ngoài các lĩnh vực của máy tính khoa học và đồ họa máy tính, nhưng sự hỗ trợ của Python đối với chúng là một trong những thế mạnh của nó.

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

9

Nếu bạn đã từng tham gia một lớp toán đại số cấp độ hoặc cấp cao hơn, thì bạn có thể nhớ rằng một số phức là một số có hai thành phần riêng biệt: một phần thực và một phần tưởng tượng.conjugate is the complex number with the same real part and an imaginary part that is the same in absolute value but with the opposite sign. So in this case, the complex conjugate of

>>> float("1.25")
1.25

93 is

>>> float("1.25")
1.25

94.

Ngoại trừ toán tử phân chia sàn (

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

50), tất cả các toán tử số học làm việc với phao và số nguyên cũng sẽ hoạt động với các số phức tạp. Vì đây không phải là một hướng dẫn toán học tiên tiến, chúng tôi đã giành chiến thắng thảo luận về các cơ chế của số học phức tạp. Thay vào đó, đây là một số ví dụ về việc sử dụng các số phức tạp với các toán tử số học:

>>>

>>> 200000000000000000.0
2e+17

0

Thật thú vị, mặc dù không có gì đáng ngạc nhiên từ quan điểm toán học, các đối tượng

>>> 200000000000000000.0
2e+17

7 và

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8 cũng có các thuộc tính

>>> float("1.25")
1.25

90 và

>>> float("1.25")
1.25

91 cũng như phương pháp

>>> float("1.25")
1.25

92:

>>>

>>> 200000000000000000.0
2e+17

1

Thật thú vị, mặc dù không có gì đáng ngạc nhiên từ quan điểm toán học, các đối tượng

>>> 200000000000000000.0
2e+17

7 và

>>> 200000000000000000.0
2e+17

8 cũng có các thuộc tính

>>> float("1.25")
1.25

90 và

>>> float("1.25")
1.25

91 cũng như phương pháp

>>> float("1.25")
1.25

92:

Đối với phao và số nguyên,

>>> float("1.25")
1.25

90 và

>>> float("1.25")
1.25

92 luôn tự trả lại số và

>>> float("1.25")
1.25

91 luôn trả về

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

68. Tuy nhiên, một điều cần chú ý là

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

05 và

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

06 trả về số nguyên nếu

>>> type(1.0)

03 là một số nguyên và nổi nếu

>>> type(1.0)

03 là một chiếc phao.

Bây giờ bạn đã nhìn thấy những điều cơ bản của các con số phức tạp, bạn có thể tự hỏi khi nào bạn cần phải sử dụng chúng. Nếu bạn đang học Python để phát triển web, khoa học dữ liệu hoặc lập trình mục đích chung, thì sự thật là bạn có thể không bao giờ cần sử dụng các số phức tạp.

Mặt khác, các số phức tạp rất quan trọng trong các lĩnh vực như điện toán khoa học và đồ họa máy tính. Nếu bạn từng làm việc trong các miền đó, thì bạn có thể thấy Python, hỗ trợ tích hợp cho các số phức tạp hữu ích.

Kết luận: Số trong Python

Trong hướng dẫn này, bạn đã học được tất cả về việc làm việc với các con số trong Python. Bạn đã thấy rằng có hai loại số cơ bản của các số con số và số điểm nổi, và Python cũng có hỗ trợ tích hợp cho các số phức tạp.

Trong hướng dẫn này, bạn đã học được:arithmetic operators
Cách thực hiện số học cơ bản với các số sử dụng các toán tử số học Pythonarithmetic expressions using PEP 8 best practices
Cách viết các biểu thức số học bằng cách sử dụng các thực tiễn tốt nhất của PEPfloating-point numbers are and why they may not always be 100 percent accurate
Số điểm nổi là gì và tại sao chúng có thể không phải lúc nào cũng chính xác 100 %round numbers with
```
>>> type(1.0)
```
65
Cách làm tròn số với
```
>>> type(1.0)
```
65complex numbers are and how they’re supported in Python

Những con số phức tạp là gì và cách họ hỗ trợ trong Python

Bất kể mức độ thoải mái của bạn với các số và toán học, giờ đây bạn đã sẵn sàng để thực hiện tất cả các loại tính toán trong mã Python của bạn. Bạn có thể sử dụng kiến thức này để giải quyết một loạt các vấn đề mà bạn sẽ gặp phải trong sự nghiệp lập trình của mình.

Đọc thêm

Để biết thêm thông tin về số và toán học trong Python, hãy xem các tài nguyên này:
Các loại dữ liệu cơ bản trong Python
Mô -đun toán học Python: Mọi thứ bạn cần biết
Cách làm tròn số trong Python

Chức năng Num trong Python là gì?

Định nghĩa và cách sử dụng.Phương thức isNumeric () trả về đúng nếu tất cả các ký tự là số (0-9), nếu không thì sai.Số mũ, như ² và ¾ cũng được coi là giá trị số."-1" và "1.5" không được coi là giá trị số, bởi vì tất cả các ký tự trong chuỗi phải là số và - và.

Loại Num trong Python là gì?

Các loại số - int, float, phức tạp.Có ba loại số riêng biệt: số nguyên, số điểm nổi và số phức.Ngoài ra, Booleans là một phân nhóm số nguyên.Số nguyên có độ chính xác không giới hạn.int , float , complex. There are three distinct numeric types: integers, floating point numbers, and complex numbers. In addition, Booleans are a subtype of integers. Integers have unlimited precision.

Có phải tất cả các chức năng NUM trong Python?

Phương thức python isnumeric () kiểm tra xem tất cả các ký tự của chuỗi có phải là ký tự số hay không.Nó trả về đúng nếu tất cả các ký tự là đúng, nếu không thì trả về sai.Các ký tự số bao gồm các ký tự chữ số và tất cả các ký tự có thuộc tính giá trị số Unicode.. It returns True if all the characters are true, otherwise returns False. Numeric characters include digit characters and all the characters which have the Unicode numeric value property.

programming python Isdigit Python Python In Python Set Python Isalpha in Python Isnumeric Python

Hướng dẫn what is num () in python? - num () trong python là gì?

Thí dụ

Định nghĩa và cách sử dụng

Cú pháp

Giá trị tham số

Nhiều ví dụ hơn

Thí dụ

Số Python

Thí dụ

Int

Thí dụ

Int

Thí dụ

Thí dụ

Int

Thí dụ

Int

Thí dụ

Int, hoặc số nguyên, là một số nguyên, dương hoặc âm, không có số thập phân, có độ dài không giới hạn.

Thí dụ

Kiểm tra bản thân với các bài tập

Exercise:

Số nguyên và số điểm nổi

Số nguyên

Khi bạn tạo một số nguyên như thế này, giá trị >>> 1 - 1 0 >>> 5.0 - 3 2.0 0 được gọi là một số nguyên theo nghĩa đen vì số nguyên được gõ theo nghĩa đen vào mã.

Toán học số học và biểu thức

Phép cộng

Phép trừ

Phép nhân

Phân công

Phân chia số nguyên

Số mũ

Số mũ don don phải là số nguyên. Chúng cũng có thể là phao:

Các quy tắc để đánh giá các biểu thức giống như trong số học hàng ngày. Ở trường, có lẽ bạn đã học các quy tắc này theo thứ tự tên hoạt động.

Các chức năng toán học và phương pháp số

Số tròn với >>> type(1.0) 65

Nâng cao sức mạnh với >>> type(1.0) 67

Kiểm tra xem một chiếc phao có thể tích không

Mở rộng khối bên dưới để kiểm tra sự hiểu biết của bạn:

Điều này có thể trông có vẻ kỳ lạ, nhưng nó thiết lập bạn để thêm các định dạng định dạng.

Mặt khác, các số phức tạp rất quan trọng trong các lĩnh vực như điện toán khoa học và đồ họa máy tính. Nếu bạn từng làm việc trong các miền đó, thì bạn có thể thấy Python, hỗ trợ tích hợp cho các số phức tạp hữu ích.

Chức năng Num trong Python là gì?

Loại Num trong Python là gì?

Có phải tất cả các chức năng NUM trong Python?

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội