[Learning Python] Chapter 5 Numeric Types

1, 在Python 2.x 中。Python的integer，有兩種類型，normal和long。Normal通常是32位的。Long表示無限精度，由計算機決定。如果數字後面有l或者L，這會強制将該數字轉換為long類型。但其實，使用者不必這樣做，因為Python會在數值溢出的情況下自動将normal的類型轉換為long類型。

然而，在Python 3.x中，normal和long合并了，沒有差別了。此時不可再在數字尾部加入l或者L了。

2，integer可以用十進制（decimal）、十六進制（hexadecimal）、八進制（octal）、二進制（binary）來表示。後面三種在程式設計領域很常見。

十六進制（hexadecimal）：以0x或者0X開頭，接0~9或者A~F，大小寫沒有關系；

八進制（octal）：以0o或者0O開頭，接0~7；

二進制（binary）：以0b或者0B開頭，接0~1.

想要将數字轉換為十進制的，可以用int（數值）方法：如int（0o100）=64；

想要将數字轉換為八進制的，可以用oct（數值）方法，如oct（0x40）= 0o100；

想要将數字轉換為十六進制的，可以用hex（數值）方法，如hex（64）= 0x40；

想要将數字轉換為二進制的，可以用bin（數值）方法，如bin（64）= 0b1000000；

3，使用如下的方法可以将integer I 轉換為十六進制數、八進制數、二進制數：

hex（I）、oct（I）、bin（I）。

4，複數 complex numbers。由實數+虛數組成。其中，虛數要以j或者J結尾。複數可以沒有實數部分。

5, str()和repr()這兩個方法都是可以将數值轉換為字元串，不同的是，str（）對使用者比較友好，repr()對Python比較友好。但通常情況下，它們都是相同的。

6，在Python中，除法分為三種：

6.1，true：表示真正的除法，傳回值包含小數部分，屬于float型，而不管除數和被除數是什麼類型的資料。跟數學裡面的除法概念吻合;

6.2，classic：如果除數或被除數之一是float類型的資料，classic除法的商保留小數部分，為float型資料。而如果除數和被除數皆為integer，則商會去掉小數部分，往下取整（比如，本來是2.6，取整後為2。而本來是-2.7，取整後為-3）。

6.3，floor：這種除法的商會去掉小數部分，向小的方向靠攏。如果除數和被除數皆為integer 類型，這商也是integer。而如果除數和被除數之一是float型，則商也是float型。

7， 在Python 2.X中，/表示classic型除法，//表示floor型除法。

在Python 3.x中，/表示true型除法，//表示floor型除法。

Python 3.x已經沒有classic型除法了。

ps: 如果在Python2.x中想要用到3.x的除法，可以在開頭加入這樣的statement：

from __future__ import division
           

8，為了讓代碼在Python2.x和3.x中都相容，如果需要取整的操作，總是用//比較好。

9，在math子產品中，提供了floor和trunc的方法。非常有用：

>>>import math
>>>math.floor(2.5)   # closest number below value
2
>>>math.floor(-2.5)
-3
>>>math.trunc(2.5)  # truncate fractional part
2
>>>math.trunc(-2.5)
-2
注意：int（I）也有truncate的功能。
           

10, 在Python中，實部和虛部都是float型的，虛部以j或者J結尾。

11，在Python 2.x中，八進制可以以0開頭，但是在Python 3.x中，不能以0開頭，一定要以0o或者0O開頭！

12，位的運算bitwise operations

<<表示位向左移動
>>表示位向右移動
| 表示或運算
& 表示AND運算
^ 表示異或運算（兩者不同為1，相同為0）
           

可以用bit_lenth()方法計算二進制數有多少位。或者len（bin（））-2。因為len（）會包含開頭的0b這兩位。

13，位的運算對Python這種進階語言不重要，如果需要做很多位運算，應該考慮低級語言如C語言。

14，round（）方法可以做小數的四舍五入。如round（3.78）= 4.0, round(3,789, 2) = 3.79, round()裡面的第二個參數表示的是保留多少位小數。

15，Python中的pow（）函數用來計算指數。比如pow（2,4）=16， 和 2 ** 4一樣的結果。

16，Python中，有自帶的min和max（）方法。min和max方法接受任意個單獨的參數。如min（3， 1， 2， 4）= 1.

17，Python中有sum方法，可以将一列數相加起來，但是這列數應該寫在括号内作為一個sequence，比如sum（（1,2,3,4）） = 10，也可以是這樣的sum（[1, 2, 3, 4]）。

18，abs函數可以取絕對值。

19，在Python中，有三種方法可以計算平方根：

A, math.sqrt(144)   #Module
B, 144 ** .5        #Expression
C, pow(144, .5)    #Built-in
           

20, 在Python中，計算0.1 + 0.1 + 0.1 – 0.3 并不會得到0這個準确的值。這是由于計算機由于缺少精确度而無法精确地儲存資料引起的。這個時候，decimal子產品很好的解決了這個問題，通過調用decimal子產品的Decimal構造函數，把資料轉換為str型傳入，再進行運算，結果就會傳回精确的0，如下：

from decimal import Decimal
print Decimal('0.1') + Decimal('0.1') + Decimal('0.1') - Decimal('0.3')
           

結果：0.0

如果傳入的參數仍然是float型，将無法獲得這個結果。

21，使用Decimal（）函數的時候。也可以設定全局精确度：

decimal.getcontext().prec = 4  #設定全局精确度為4位小數。
           

22，使用Fraction()函數，也可以獲得和Decimal（）一樣的精确效果。Fraction（）函數位于fractions 子產品中，需要先import才可以使用。

Fraction（numerator, denominator），會自動的簡化分數。

Fraction()還可以将str參數轉換為分數，比如Fraction(‘.25’)=Fraction(1, 4)

23, 初始化一個空的set，使用S = set()。建立一個新的set并且指派，使用 S = {1， 2， 3， 4}。後續若需再想set裡面增加item，可以用S.add(‘…’)

24, set的運算，&表示交集，| 表示并集，- 表示差别，> 表示super set，傳回布爾值。這些運算必須都是set類型。

25，union也可以用來創造出并集運算。Union裡的參數可以是list，可以是set，還可以是tuple。

{1，2, 3}.union([3, 4])

{1，2, 3}.union({3, 4})

26，intersection也可以用來計算交集，參數可以是list，可以是set，還可以是tuple。

27，issubset()函數可以判斷某set是否是令一個set的子集

28，set和tuple的差別：

Set在後續可以增加值，減少值，但tuple不能
Set裡面的值必須是互不相同的，但tuple可以接受相同的值。
Set可以内嵌tuple，不能内嵌list，dictionary。
           

http://blog.csdn.net/u0103675...

29，set comprehensions

{x ** 2 for x in [1, 2, 3, 4]}
{16, 1, 4, 9}
           

30, set可以用來過濾掉重複的item：

>>> L = [1, 2, 1, 3, 2, 4, 5]
>>> set(L)
{1, 2, 3, 4, 5}
           

31，set的運算：

>>> engineers = {'bob', 'sue', 'ann', 'vic'}
>>> managers = {'tom', 'sue'}
>>> 'bob' in engineers # Is bob an engineer?
True
>>> engineers & managers # Who is both engineer and manager?
{'sue'}
>>> engineers | managers # All people in either category
{'bob', 'tom', 'sue', 'vic', 'ann'}
>>> engineers - managers # Engineers who are not managers
{'vic', 'ann', 'bob'}
>>> managers - engineers # Managers who are not engineers
{'tom'}
>>> engineers > managers # Are all managers engineers? (superset)
False
>>> {'bob', 'sue'} < engineers # Are both engineers? (subset)
True
>>> (managers | engineers) > managers # All people is a superset of managers
True
>>> managers ^ engineers # Who is in one but not both?
{'tom', 'vic', 'ann', 'bob'}
>>> (managers | engineers) - (managers ^ engineers) # Intersection!
{'sue'}