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  • Python学习_02_数字和运算

    python具有强大的科学运算功能,python由于支持更加强大的面向对象和动态特性,相比R语言、matlab、mathmatic等传统的科学计算工具具有非常大的优势。

    Python的数字

    python中的数字提供了标量的存储和直接访问,并且是不可更改的类型,对数字的更改实际上是创建了一个新的数字对象,而原来的数字对象当其引用次数为0时,会被垃圾回收机制回收,通过del 关键字可以删除一个对象的引用。

    布尔类型:在python2.3之后开始支持,布尔类型只有两个值:True和False。

    整形、长整形:python中的整形大小取决于系统的数据带宽,如32系统最大支持2^32-1,和C语言中的长整形类似,而python中的长整形则取决于运行机器的虚拟内存。python的长整形后面会有L标识,在python2.2之后,python的长整形和整形逐渐统一为一种,并且能够自动转换。

    浮点型:python中的浮点型类似于C语言中的double,是双精度浮点型,每个浮点型占8个字节(64位),并且遵守IEEE754号规范:52M/11E/1S,52个位用于表示底,11位用于表示指数,一个位用于表示符号。根据运行的机器不同可能会有所不同。

    复数类型:python中内建有复数的类型,一个复数表示为real+imagj的形式,虚数的部分必须有后缀j或者J,虚数不能单独存在,他总是和一个值为0.0的实数部分一起构成一个复数。复数的实数和虚数部分都是浮点类型。复数包含两个内建属性和一个内建方法:num.real、num.imag、num.conjugate(),其中conjugate()方法返回该复数的共轭复数。

    python的操作符

    python的操作符工作时,必须保证两个操作数是同一类型,如果不是同一类型,则会按照以下的逻辑进行转换:

    1.如果有一个操作数是复数,则另外一个操作数也转换为复数
    2.否则,如果一个操作数是浮点型,则另外一个操作数也转换为浮点型
    3.否则,如果一个操作数是长整形,则另外一个操作数也转换为长整形
    4.否则,两者都是普通整形,无需转换

    python中+、-、*、/、%等和其他语言无异,实际上就是实现__add__(),__sub__(),__mul__(),__div__()等方法。python中的幂操作符为**,并且添加了新的整除操作: // 。为了科学计算的需要,python的除法也分为好几种:

    1.传统除法:当两个操作数都是整数时,执行整数除法,返回一个整形,如果其中之一是浮点数,按照转换逻辑另外一个操作数也是或者被转换为浮点数,执行浮点除法。这个规则在python3之后有所改变,在python3中,不论两个操作数是否都是整形,都将执行真正的除法,而原来的整数除法需要利用地板除操作:// 来完成。

    2.真正的除法:在python3之后,/ 操作符将执行真正的除法,而在python2中,如果想要运行真正的除法,则需要通过执行 from __future__ import division指令来做到这一点。

    3.地板除:操作符 // 执行一个地板除操作,不论操作数是何种类型,都将舍去小数部分,返回数字序列中比真正的商小的最接近的数字。

    取余操作中,如果操作数是浮点型,商取小于等于精确值的最大整形的乘积之差(书上原话,有点拗口,不太理解):

    NewImage

    而幂操作等操作符,以及各操作符之间的优先级,和数学中的习惯都是一致的。

    python同时还具有位操作符:~、&、|、^、<<、>>等,用于支持二进制运算。

    数值运算的内建函数

    1.工厂函数:由于python对类和类型的整合,python中的数值类型转换函数就是对应类的工厂函数。当调用float()函数将一个整数转换为浮点型时,实际上的工作是创建一个float类的实力对象。

    2.功能函数:abs()、coerce()、divmod()、pow()、round()等:

    abs():返回给定参数的绝对值,如果是复数,则返回距离原点的距离。

    coerce():将传入的参数按照转换逻辑转换成统一的类型,并返回转换完毕的两个数值的元组。

    divmod():除法和取余的结合,返回一个元组,包括商和余数。

    pow():pow()函数进行指数运算,并且可以接受第三个参数做取余操作,pow(x,y,z)的效率会比pow(x,y)%z的效率要高,在密码运算中这个特性会被用到。

    round():按照四舍五入的规则进行取整。python2和python3的规则似乎有点不同:

    NewImageNewImage

    以上左图使用python3的idle运行结果,右图使用python2.7.9在脚本中执行结果,由于没有安装python2的idle,暂时不做细究。

    对比round(),int()函数直接截去小数部分,floor()函数则返回最接近原数但是小于原数的整形。

    python针对整形提供转换函数:hex()、oct()、ord()、chr()、unichr()分别返回十六进制整形、八进制整形、给定字符的ASCII码、给定ASCII码的字符、给定Unicode码的字符

    工厂函数其实就是__init__()方法的调用

    Python中的布尔数

    python中的布尔数是整形的子类,True和False对应于整形的1和0,python中的布尔型具有以下特点:

    1.有两个永不改变的值:True和False
    2.布尔型是整形的子类,但是不能再被继承而生成他的子类
    3.没有__nonzero__()方法的对象默认是True
    4.对于值为零的任何数字或空集:空列表、空元组、空字典等的布尔值都是False
    5.可以进行数学运算,且在运算中对应整数1和0

    取一个对象的布尔值实际上是执行该对象的__nonzero()__方法,若该对象没有__nonzero()__方法,如:

    class C: pass
    c = C()

    c是通过工厂函数创建的C类的一个实例 ,在C类中并没有__nonzero()__方法,所以bool(c)返回True值,由于Class类也没有__nonzero()__方法,所以bool(C)同样返回True值。

    十进制浮点型

    在python2.4之前,由于浮点型遵循的IEEE754规范,显示的时候使用二进制52位表示底,一些简单的十进制浮点型,比如0.1在二进制浮点型中将显示为0.10000000001或者0.9999999999等,在python2.4之后,十进制浮点型成为python的特性,但是在做浮点型取余操作时,任然会出现类似的问题,尽管加入Decimal类也不能解决:

    NewImage

    相关模块

    针对科学计算的模块NumPy、SciPy包含很多高级的数字科学计算内容,一些其他的数字相关模块,如decimal、array、math/cmath、operator、random等模块对数字计算进行扩展。

    random模块中包含多个伪随机数的发生器:

    randint():在两个整形参数中返回二者之间的随机整形

    randrange():随机返回range([start,]stop[,step])结果中的一项,如randrange(1,10,2)

    uniform():和randint类似,但是返回二者之间的浮点数(开区间)

    random():类似于uniform,但是上限恒等于1.0,下限恒等于0.0

    choice():随机返回给定序列的一个元素。

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