3.2　數字類型的操作

在3.1節中了解了數字類型包括整數類型、整數的按位運算、浮點數、復數類型和布爾類型。那么在這一節中將學習數字類型的基本操作方法。

3.2.1　內置的數值操作符

在Python中，內置的操作運算符主要分為四種，分別是算術運算符、賦值運算符、邏輯運算符和關系運算符。其實例分別如下。

1. 算術運算符

算術運算符如表3-3所示。

具體使用及輸出如下。

【例3-8】算術運算。

2. 賦值運算符

賦值運算符如表3-4所示。

具體使用及輸出如下。

【例3-9】賦值運算。

注意：除法運算結果為浮點數，和被除數與除數的類型無關。

3. 邏輯運算符

邏輯運算符如表3-5所示。

邏輯運算主要與布爾值的判斷和0、1操作有關。

【例3-10】邏輯運算。

4. 比較運算符

比較運算符如表3-6所示。

【例3-11】比較運算。

3.2.2　內置的數值運算函數

內置的數值運算函數如表3-7所示。

部分函數操作及其具體用法示例如下。

【例3-12】函數運算。

常見的函數操作中，部分函數的用法需要特殊記憶。下面列舉的函數其用法雖然不廣泛，但是對于理解Python的數據類型和存儲有著較為直觀的意義。

（1）函數round()與精度誤差。

函數round()的作用為將浮點數A進行四舍五入，并指定小數的位數。關于舍入需要知道Python中浮點數的特征。

浮點數本身就是非精確數據。大多數十進制小數并不能完全用二進制小數來表示。因此，輸入的十進制浮點數一般只能用二進制浮點數來進行近似。

例如在十進制中，對于分數1/3，將其寫成小數時只能無限近似寫成1.333…，同理，在面對十進制浮點小數例如0.1時，無法將其完美地換算為二進制數據，只能無限近似。Python中存在一個近似策略，用戶面對的屏幕輸出的十進制數值僅是被輸出的一個近似值，其真實的值以二進制數值存儲在機器上。上述情況告訴我們，Python以舍入形式進行數據的近似管理。

round()函數在使用上實際上也很簡單。

【例3-13】round()函數。

這和人們認知中的小數近似結果一致，即四舍五入，但是有時候考慮到前面提到的存儲情況時就會出現另一種狀況。

【例3-14】round()函數精度。

可以清楚地看到，這似乎違背了四舍五入的基本法則，實際上這是由于計算機只能采用近似儲存浮點數，導致精度誤差所致。官方文檔存在下列說明：

可以得知數據在近似轉換為0、1儲存時被進行了截斷處理，因此導致了精度誤差，為此round()近似函數實際上只能進行對精度要求不大的近似求值。關于精確計算，Python提供了其他選擇，例如后續將要學到的math模塊中的ceiling方法和將要介紹的decimal模塊。

（2）pow()函數的使用。

pow(x,y[,z])函數看似等價于(x**y)%z。

【例3-15】pow()函數。

但是實際上，它們并不完全等價。

【例3-16】特殊pow()函數。

可知，Python不允許第三個操作數為浮點數，這與x**y%z存在差異，可知在使用上并不完全等價。

3.2.3　內置的數字類型轉換函數

內置的數字類型轉換函數如表3-8所示。

函數使用舉例如下。

【例3-17】ascii()函數。

ascii()函數類似Python 2.X中的repr()函數，結果為返回這個指定可打印對象的字符串表示，如果此對象為非ascii字符就以轉義字符型輸出（\x,\u等），例如中文字符串，具體實例如下。

其中，函數int(x[,base])和函數float(x[,base])內的第二個參數的含義通過以下實例來解釋。

【例3-18】int()函數。

通過實例可以知道，參數base的作用是指定第一個參數的進制類型。此時的x參數不可為數字，只能為字符串、數組或者將要學到的數組列表類型。

base默認為十進制，當指定為8時是八進制，為16時是十六進制等，但注意當其為0的時候，依舊表示十進制。

對于函數complex(real,[imag])，其實例如下。

【例3-19】complex()函數。

可知參數real和imag也可以為計算式，如果第一個參數是一個字符串，它將被解釋為一個復數，并且必須在沒有第二個參數的情況下調用該函數。第二個參數不可以為字符串。每個參數可以是任何數字類型（包括復數）。如果省略imag，則默認為零，構造函數用作int和float之類的數字轉換。如果省略兩個參數，則返回0j。