Hướng dẫn how do i find a number in python? - làm cách nào để tìm một số trong python?

Question

Số Python

Có ba loại số trong Python:

Nội dung chính Show

Số Python
Int, hoặc số nguyên, là một số nguyên, dương hoặc âm, không có số thập phân, có độ dài không giới hạn.
Int, hoặc số nguyên, là một số nguyên, dương hoặc âm, không có số thập phân, có độ dài không giới hạn.
Số nguyên và số điểm nổi
Số nguyên
Khi bạn tạo một số nguyên như thế này, giá trị >>> n = 2e400 >>> n inf >>> type(n) 5 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
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:
Toán tử >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 22 cũng được sử dụng để biểu thị số âm:
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 27 với dấu ngoặc đơn để làm cho nó thậm chí còn rõ ràng hơn rằng >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 22 thứ hai đang sửa đổi >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 29:
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:
Toán tử mô đun
Toán tử >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 82 hoặc mô đun, trả về phần còn lại của việc chia toán hạng bên trái cho toán hạng bên phải:
Điều này có ý nghĩa bởi vì >>> type(1.0) 01 đưa ra phần còn lại của việc chia >>> n = 2e400 >>> n inf >>> type(n) 1 cho >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 63. Nhưng bạn có thể chia >>> n = 2e400 >>> n inf >>> type(n) 1 cho >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 63, vì vậy Python tăng >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 64.
Các chức năng toán học và phương pháp số
Số tròn với >>> type(1.0) 60
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 40 làm tròn xuống >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 42 và >>> type(1.0) 69 vòng lên đến >>> type(1.0) 32.
>>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 40 được làm tròn xuống >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 42 và >>> type(1.0) 69 được làm tròn lên đến >>> type(1.0) 32. Hầu hết mọi người mong đợi một con số kết thúc trong >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 43 sẽ được làm tròn, vì vậy, hãy để xem xét kỹ hơn về những gì mà xảy ra ở đây.
Kiểm tra xem một chiếc phao có thể tích không
Số in theo kiểu
Để hiển thị số với các chữ số được nhóm bởi dấu phẩy, chèn dấu phẩy (>>> float("1.25") 1.25 62) giữa dấu hai chấm (>>> float("1.25") 1.25 45) và dấu chấm (>>> float("1.25") 1.25 64):
Kết luận: Số trong Python
Đọc thêm

```
>>> 200000000000000000.0
2e+17
```
2
```
>>> 200000000000000000.0
2e+17
```
3
```
>>> 200000000000000000.0
2e+17
```
4

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5:

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5:

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5:
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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5:

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5:
print(type(y))
print(type(z))

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5:

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5:
print(type(y))
print(type(z))

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5:

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5:
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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5:

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

Hãy tự mình thử »

Trôi nổi

Phao, hoặc "số điểm nổi" là một số, dương hoặc âm, chứa một hoặc nhiều số thập phân.

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5:

Int

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

Exercise:

x = 1Y = 3565622254887711Z = -3255522

Hãy tự mình thử »

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)

1 là một số nguyên, nhưng

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

2 isn. Tên cho kiểu dữ liệu số nguyên là

>>> 200000000000000000.0
2e+17

2, mà bạn có thể thấy với

>>> 200000000000000000.0
2e+17

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

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

1 is an integer, but

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

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

2, which you can see with

>>> 200000000000000000.0
2e+17

5:

>>>

>>> type(1)

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

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

5 cho biến

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

6:

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

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

5 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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

6. Ví dụ: sau đây chuyển đổi chuỗi

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

9 thành số nguyên

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

5:

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

1 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

2). 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

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

5 cho biến

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

6:

Khi bạn tạo một số nguyên như thế này, giá trị >>> n = 2e400 >>> n inf >>> type(n) 5 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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

6. Ví dụ: sau đây chuyển đổi chuỗi

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

9 thành số nguyên

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

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

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

2 is a floating-point number, as is

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3:

>>>

>>> type(1.0)

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

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

5 cho biến

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

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

7:

>>>

>>> 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

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

5 cho biến

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

6:

>>>

>>> 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

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

5 cho biến

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

6:E notation to create a float literal.

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

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

5 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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

6. Ví dụ: sau đây chuyển đổi chuỗi

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

9 thành số nguyên

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

5:

>>>

>>> 200000000000000000.0
2e+17

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

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

5 cho biến

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

6:

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

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

5 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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

6. Ví dụ: sau đây chuyển đổi chuỗi

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

9 thành số nguyên

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

5:

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

1 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)

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

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

5 cho biến

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

6:

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

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

5 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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

6. Ví dụ: sau đây chuyển đổi chuỗi
>>> n = 2e400 >>> n inf >>> type(n)
9 thành số nguyên
>>> n = 2e400 >>> n inf >>> type(n)
5:

>>> 1 - 1
0

>>> 5.0 - 3
2.0

1 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.

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

Đầu tiên, gán giá trị

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

03 cho

>>> 3 * 3
9

>>> 2 * 8.0
16.0

9 mà không có bất kỳ dấu gạch dưới nào:

Tiếp theo, trên một dòng mới, gán giá trị

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

08 cho biến

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

00:

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

10:

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

03, việc viết giá trị bằng cách sử dụng dấu gạch dưới cho các chữ số nhóm giúp con người dễ dàng tìm ra số lượng là dễ dàng hơn nhiều. 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

4:

Hai số ở hai bên của toán tử

>>> 1 - -3
4

>>> 1 --3
4

>>> 1- -3
4

>>> 1--3
4

4 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

2 vào

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3 mà không có vấn đề gì:

Lưu ý rằng kết quả của

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

16 là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

17, đó là

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3. Bất cứ khi nào

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3 được thêm vào một số, kết quả là một

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3 khác. Thêm hai số nguyên với nhau luôn luôn dẫn đến

>>> 200000000000000000.0
2e+17

2.

Phép trừ

Để trừ hai số, chỉ cần đặt toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

22 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

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3, kết quả cũng là

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3.

Toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

22 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

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3, kết quả cũng là

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3.

Toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

22 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:

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

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

22 thứ hai đang sửa đổi

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

29:

>>>

>>> 3 * 3
9

>>> 2 * 8.0
16.0

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3, kết quả cũng là

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3.

Toán tử >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 22 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:

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

0

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3, kết quả cũng là

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3.

Toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

22 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:

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 27 với dấu ngoặc đơn để làm cho nó thậm chí còn rõ ràng hơn rằng >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 22 thứ hai đang sửa đổi >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 29:

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.integer division operator (

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

45), also known as the floor division operator:

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

1

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3, kết quả cũng là

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3.

Toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

22 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:

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

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

22 thứ hai đang sửa đổi

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

29:

>>>

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3, kết quả cũng là

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3.

Toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

22 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:

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

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

22 thứ hai đang sửa đổi

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

29:

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

3

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3, kết quả cũng là

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3.

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

4

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

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

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3, kết quả cũng là

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3.

Đối với các toán hạng tích cực, toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

65 sẽ trả về

>>> 200000000000000000.0
2e+17

2 nếu cả hai toán hạng là số nguyên và

>>> 200000000000000000.0
2e+17

3 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

5

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

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

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

74 giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

75, giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

76 hoặc

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

66. Tương tự,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

78 giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

79, giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

80 hoặc

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

81.

Toán tử mô đun

Toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

82 hoặc mô đun, trả về phần còn lại của việc chia toán hạng bên trái cho toán hạng bên phải:modulus, returns the remainder of dividing the left operand by the right operand:

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

6

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

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

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

74 giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

75, giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

76 hoặc

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

66. Tương tự,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

78 giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

79, giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

80 hoặc

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

81.

Toán tử mô đun

>>>

>>> 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)

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

74 giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

75, giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

76 hoặc

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

66. Tương tự,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

78 giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

79, giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

80 hoặc

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

81.

Toán tử mô đun

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

8

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

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

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

74 giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

75, giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

76 hoặc

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

66. Tương tự,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

78 giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

79, giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

80 hoặc

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

81.

Toán tử mô đun

Toán tử >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 82 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

29 Chia

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

84 Một lần với phần còn lại là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

42, vì vậy

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

86 là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

42. Tương tự,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

88 chia

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

89 hai lần với phần còn lại là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

90. Trong ví dụ cuối cùng,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

91 chia hết cho

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

92, vì vậy

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

93 là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

63. Bất cứ khi nào số ở bên trái của

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

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

Một trong những cách sử dụng phổ biến nhất của

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

82 là xác định xem một số có chia hết cho một số khác hay không. Ví dụ: một số

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

98 là ngay cả khi và chỉ khi

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

99 là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

63. Bạn nghĩ gì

>>> type(1.0)

01 trở lại? Hãy để thử nó ra:

>>>

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

9

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

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

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

74 giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

75, giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

76 hoặc

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

66. Tương tự,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

78 giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

79, giống như

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

80 hoặc

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

81.order of operations.

Toán tử mô đunprecedence, 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

4 and

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

22 operators. This is why

>>> type(1.0)

30 returns

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

84 and not

>>> type(1.0)

32.

>>> type(1.0)

33 is evaluated first, because

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

30 has higher precedence than the

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

22 operator.

Toán tử

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

82 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

29 Chia

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

84 Một lần với phần còn lại là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

42, vì vậy

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

86 là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

42. Tương tự,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

88 chia

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

89 hai lần với phần còn lại là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

90. Trong ví dụ cuối cùng,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

91 chia hết cho

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

92, vì vậy

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

93 là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

63. Bất cứ khi nào số ở bên trái của

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

63.

Một trong những cách sử dụng phổ biến nhất của

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

82 là xác định xem một số có chia hết cho một số khác hay không. Ví dụ: một số

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

98 là ngay cả khi và chỉ khi

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

99 là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

63. Bạn nghĩ gì

>>> type(1.0)

01 trở lại? Hãy để thử nó ra:

Điều này có ý nghĩa bởi vì >>> type(1.0) 01 đưa ra phần còn lại của việc chia >>> n = 2e400 >>> n inf >>> type(n) 1 cho >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 63. Nhưng bạn có thể chia >>> n = 2e400 >>> n inf >>> type(n) 1 cho >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 63, vì vậy Python tăng >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 64.

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

82 với số âm:

>>>

>>> type(1.0)

0

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)

09 chia số

>>> type(1.0)

10 cho một số

>>> type(1.0)

11, Python sử dụng phương trình

>>> type(1.0)

12.

Ví dụ: để tìm

>>> type(1.0)

13, Python lần đầu tiên tìm thấy

>>> type(1.0)

14. Vì

>>> type(1.0)

15 là khoảng

>>> type(1.0)

16, điều đó có nghĩa là

>>> type(1.0)

17 là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

48. Bây giờ Python nhân với

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

27 để nhận

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

90. Cuối cùng, Python trừ

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

90 từ

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

84 để nhận

>>> type(1.0)

23.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.

Biểu thức số họcdecimal representations, or base-10 representations. Computers, however, store floating-point numbers in base-2 representation, more commonly called binary representation.

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.

Biểu diễn nhị phân của

>>> type(1.0)

40 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)

39 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)

39, in python

>>> type(1.0)

39 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)

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

Bởi vì sự gần đúng của

>>> type(1.0)

39 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)

39 và

>>> type(1.0)

54 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)

37 không bằng nhau

>>> type(1.0)

38. Python cộng với các xấp xỉ nhị phân cho

>>> type(1.0)

39 và

>>> type(1.0)

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

>>> type(1.0)

38.

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)
60, để làm tròn số vào một số vị trí thập phân, for rounding numbers to some number of decimal places
>>> type(1.0)
61, để nhận được giá trị tuyệt đối của một số, for getting the absolute value of a number
>>> type(1.0)
62, để nâng một số lên một số sức mạnh, 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) 60

Bạn có thể sử dụng

>>> type(1.0)

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

>>>

>>> type(1.0)

3

>>> type(1.0)

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

43:

>>>

>>> type(1.0)

4

>>> type(1.0)

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

43:

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

40 được làm tròn xuống

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

42 và

>>> type(1.0)

69 được làm tròn lên đến

>>> type(1.0)

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

43 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

40 and

>>> type(1.0)

73 are ties, but

>>> type(1.0)

74 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

40 và

>>> type(1.0)

73 là mối quan hệ, nhưng

>>> type(1.0)

74 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

40 làm tròn xuống

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

42 và

>>> type(1.0)

69 vòng lên đến

>>> type(1.0)

32.

>>>

>>> type(1.0)

5

>>> type(1.0)

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

43:

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

40 được làm tròn xuống

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

42 và

>>> type(1.0)

69 được làm tròn lên đến

>>> type(1.0)

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

43 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)

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

43:

>>>

>>> type(1.0)

7

>>> type(1.0)

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

43:

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

40 được làm tròn xuống

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

42 và

>>> type(1.0)

69 được làm tròn lên đến

>>> type(1.0)

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

43 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

40 và

>>> type(1.0)

73 là mối quan hệ, nhưng

>>> type(1.0)

74 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 40 làm tròn xuống >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 42 và >>> type(1.0) 69 vòng lên đến >>> type(1.0) 32.

Bạn có thể làm tròn một số vào một số vị trí thập phân nhất định bằng cách chuyển một đối số thứ hai cho

>>> type(1.0)

60:

Số

>>> type(1.0)

80 được làm tròn đến ba vị trí thập phân để có được

>>> type(1.0)

81 và số

>>> type(1.0)

82 được làm tròn đến hai vị trí thập phân để có được

>>> type(1.0)

83.

>>>

>>> type(1.0)

8

>>> type(1.0)

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

43:

>>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 40 được làm tròn xuống >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 42 và >>> type(1.0) 69 được làm tròn lên đến >>> type(1.0) 32. Hầu hết mọi người mong đợi một con số kết thúc trong >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 43 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

40 và

>>> type(1.0)

73 là mối quan hệ, nhưng

>>> type(1.0)

74 thì không.

>>> type(1.0)

62 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)

62 để nâng

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

42 lên số mũ

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

29:

Giống như với

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

65, số mũ trong

>>> type(1.0)

62 có thể âm:

Vì vậy, những gì khác biệt giữa

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

65 và

>>> type(1.0)

62?

Hàm

>>> type(1.0)

62 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

14 tương đương với

>>> float("1.25")
1.25

15.

Ở đây, một ví dụ trong đó

>>> float("1.25")
1.25

16,

>>> float("1.25")
1.25

17 và

>>> float("1.25")
1.25

18:

Đầu tiên,

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

42 được nâng lên sức mạnh

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

29 để có được

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

92. Sau đó

>>> float("1.25")
1.25

22 được tính toán, đó là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

63 vì

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

42 chia

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

92 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

26,

>>> float("1.25")
1.25

27 và

>>> float("1.25")
1.25

28. 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

29 trả về

>>> float("1.25")
1.25

30 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

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

>>> float("1.25")
1.25

31:

>>>

>>> type(1.0)

9

Một cách sử dụng cho

>>> float("1.25")
1.25

29 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)

60,

>>> type(1.0)

61 và

>>> type(1.0)

62 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.

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

0

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

36:

>>> float("1.25")
1.25

1

Lưu ý không gian ở cuối chuỗi nhắc. Điều này đảm bảo có một khoảng trống giữa văn bản được nhập bởi người dùng khi họ bắt đầu gõ và dấu hai chấm trong lời nhắc.

Giá trị được trả về bởi

>>> float("1.25")
1.25

36 là một chuỗi, vì vậy bạn cần chuyển đổi nó thành một chiếc phao trước khi bạn có thể làm tròn số:

Hãy nhớ rằng mã trên giả định rằng chuỗi

>>> float("1.25")
1.25

38 thực sự chứa một giá trị số chứ không phải bất kỳ loại văn bản nào khác.

Bây giờ bạn có thể sử dụng

>>> type(1.0)

60 để làm tròn giá trị đến hai vị trí thập phân:

>>> float("1.25")
1.25

2

Hãy nhớ rằng, đối số đầu tiên cho

>>> type(1.0)

60 phải là số được làm tròn. Đối số thứ hai là số lượng vị trí thập phân để làm tròn.

Cuối cùng, bạn có thể in ouput bằng cách chèn

>>> float("1.25")
1.25

41 vào chuỗi F:

>>> float("1.25")
1.25

3

>>> type(1.0)

60 là một cách tuyệt vời cho các giá trị tròn, nhưng nếu bạn chỉ làm tròn các giá trị để hiển thị chúng, thì bạn có thể xem xét sử dụng các kỹ thuật được mô tả trong phần sau.

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

Số in theo kiểu

Hiển thị số cho người dùng yêu cầu chèn số vào một chuỗi. Bạn có thể làm điều này với các chuỗi F bằng cách xung quanh một biến được gán cho một số có niềng răng xoăn:

>>>

>>> float("1.25")
1.25

4

Một cách sử dụng cho

>>> float("1.25")
1.25

29 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)

60,

>>> type(1.0)

61 và

>>> type(1.0)

62 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

5

Một cách sử dụng cho

>>> float("1.25")
1.25

29 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)

60,

>>> type(1.0)

61 và

>>> type(1.0)

62 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.fixed-point number. This means that the number is displayed with exactly two decimal places, even if the original number has fewer decimal places.

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

>>>

>>> float("1.25")
1.25

6

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

>>> float("1.25")
1.25

48 bằng

>>> float("1.25")
1.25

61:

>>>

>>> float("1.25")
1.25

7

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:

>>>

>>> float("1.25")
1.25

8

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:

>>>

>>> float("1.25")
1.25

9

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

0

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

1

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 số lượng lớn bởi hàng ngàn với tùy chọn

>>> float("1.25")
1.25

62:

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

2

Để làm tròn một số vị trí thập phân và cả hàng ngàn địa điểm và cũng được nhóm, đặt

>>> float("1.25")
1.25

62 trước

>>> float("1.25")
1.25

64 vào đặc tả định dạng của bạn:

Bộ xác định

>>> float("1.25")
1.25

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

Một tùy chọn hữu ích khác là

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

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

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

82 nhân số một số với

>>> float("1.25")
1.25

68 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

82 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

50. Ví dụ:

>>> float("1.25")
1.25

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

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

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

3

In số

>>> float("1.25")
1.25

72 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.

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

4

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

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

5

Đầu tiên, chuỗi F hiển thị giá trị

>>> float("1.25")
1.25

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

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

6

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

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

7

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

>>> float("1.25")
1.25

45) sau số

>>> float("1.25")
1.25

72, tiếp theo là chữ cái

>>> float("1.25")
1.25

50:

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

>>> float("1.25")
1.25

48 giữa

>>> float("1.25")
1.25

45 và

>>> float("1.25")
1.25

50:

Để hiển thị số với các chữ số được nhóm bởi dấu phẩy, chèn dấu phẩy (>>> float("1.25") 1.25 62) giữa dấu hai chấm (>>> float("1.25") 1.25 45) và dấu chấm (>>> float("1.25") 1.25 64):

Cuối cùng, thêm một dấu hiệu đô la (

>>> float("1.25")
1.25

83) 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.real part and an imaginary part.

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

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.

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.

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

8

Để tạo một số phức tạp trong Python, bạn chỉ cần viết phần thực, sau đó là một dấu cộng, sau đó là phần tưởng tượng với chữ J ở cuối:

Khi bạn kiểm tra giá trị của

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

98, bạn sẽ nhận thấy rằng Python kết thúc số với dấu ngoặc đơn:

>>>

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

9

Công ước này giúp loại bỏ bất kỳ sự nhầm lẫn nào mà đầu ra được hiển thị có thể đại diện cho một chuỗi hoặc biểu thức toán học.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

88 is

>>> float("1.25")
1.25

89.

Các số tưởng tượng đi kèm với hai thuộc tính,

>>> float("1.25")
1.25

85 và

>>> float("1.25")
1.25

86, trả về các thành phần thực và tưởng tượng của số, tương ứng:

>>>

>>> 200000000000000000.0
2e+17

0

Lưu ý rằng Python trả về cả các thành phần thực và tưởng tượng như phao, mặc dù chúng được chỉ định là số nguyên.

>>>

>>> 200000000000000000.0
2e+17

1

Đối với phao và số nguyên,

>>> float("1.25")
1.25

85 và

>>> float("1.25")
1.25

87 luôn tự trả lại số và

>>> float("1.25")
1.25

86 luôn trả về

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

63. Tuy nhiên, một điều cần chú ý là

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

00 và

>>> 1000000.0
1000000.0

>>> 1_000_000.0
1000000.0

>>> 1e6
1000000.0

01 trả về số nguyên nếu

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

98 là một số nguyên và nổi nếu

>>> 1000000
1000000

>>> 1_000_000
1000000

98 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:

Cách thực hiện số học cơ bản với các số sử dụng các toán tử số học Pythonarithmetic operators
Cách viết các biểu thức số học bằng cách sử dụng các thực tiễn tốt nhất của PEParithmetic expressions using PEP 8 best practices
Số điểm nổi là gì và tại sao chúng có thể không phải lúc nào cũng chính xác 100 %floating-point numbers are and why they may not always be 100 percent accurate
Cách làm tròn số với
```
>>> type(1.0)
```
60round numbers with
```
>>> type(1.0)
```
60
Những con số phức tạp là gì và cách họ hỗ trợ trong Pythoncomplex numbers are and how they’re supported in 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 gốc Python

programming python Isnumeric Python Python Decimal Python List Python Int Python

Hướng dẫn how do i find a number in python? - làm cách nào để tìm một số trong python?

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

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

Exercise:

Số nguyên và số điểm nổi

Số nguyên

Khi bạn tạo một số nguyên như thế này, giá trị >>> n = 2e400 >>> n inf >>> type(n) 5 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

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:

Toán tử >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 22 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:

Toán tử mô đun

Toán tử >>> 1000000 1000000 >>> 1_000_000 1000000 82 hoặc mô đun, trả về phần còn lại của việc chia toán hạng bên trái cho toán hạng bên phải:

Các chức năng toán học và phương pháp số

Số tròn với >>> type(1.0) 60

Kiểm tra xem một chiếc phao có thể tích không

Số in theo kiểu

Để hiển thị số với các chữ số được nhóm bởi dấu phẩy, chèn dấu phẩy (>>> float("1.25") 1.25 62) giữa dấu hai chấm (>>> float("1.25") 1.25 45) và dấu chấm (>>> float("1.25") 1.25 64):

Kết luận: Số trong Python

Đọc thêm

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