Python基础学习 基本数据类型

今天继续学习一下python，了解一下python的基本数据类型。

数字类型及操作

1.整数类型

• Python中的整数类型与数学中整数概念一致，可正可负，没有取值范围的限制。下面介绍一下**pow(x,y)**函数：同C语言一致，计算x的y次方，想算多大就算多大。
• 四种进制表示：十进制；二进制：以0b开头；八进制：以0o开头；十六进制：以0x开头。

2.浮点类型

• Python中的浮点类型与数学中实数概念一致，是指带有小数点及小数的数字，它的取值范围和小数精度都存在限制，但是常规计算可以忽略。浮点数间运算存在不确定尾数，这并不是bug。
• 由于浮点数间运算存在不确定尾数（不确定尾数通常出现在10的-16次方），可用round(x,d):对x四舍五入，d是小数截取位数。
• 科学记数法：e 表示a乘以10的b次方。

3.复数类型

• 实例：z=1.23e-4+5.6e+89j
  实部： z.real
  虚部： z.imag
  常规计算很少使用，但到了复变函数那里会经常使用。

4.数值运算操作符

• x%y：取余运算
• x**y：x的y次方
• 如下图：
  
• 二元操作符：
  

5.数值运算函数

• 绝对值，商余，幂余：
  
• 类型转换
  

实例：天天向上的力量

持续的价值

• 一年365天，每天进步1%，累计可以进步多少呢？
  pow(1.01,365)=37.78343433288728;
• 一年365天，每天退步1%，累计可以剩下多少呢？
  pow(0.99,365)=0.025517964452291125；

每天努力一点点，一年之后将会有很大的不同！相反，每天退步一点点，一年之后便所剩无几。

利用Python代码实现计算工作日努力参数

Python def dayUp(df): dayup = 1 for i in range(365): if i % 7 in [6,0]: dayup=dayup*(1-0.01) else: dayup=dayup*(1+df) return dayup dayfactor = 0.01 while dayUp(dayfactor) < 37.78: dayfactor += 0.001 print("工作日的努力参数是:{:.3f}".format(dayfactor))

最后得出工作日的努力参数是:0.019（相比于每天多努力0.01的人来说）

总结

• 认识了一下python的基础数据类型
• 意识到了每天进步一点点的重要性
• 以后坚持每天进步一点点