Python数据类型学习应用案例详解

简介: Python基础数据类型包括整数(int)、浮点数(float)、字符串(str)、布尔值(bool)、列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)和集合(set)。整数和浮点数支持算术运算,字符串是不可变的文本,布尔值用于逻辑判断。列表是可变有序集合,元组不可变。字典是键值对的无序集合,可变,而集合是唯一元素的无序集合,同样可变。示例代码展示了这些类型的基本操作。

Python中常用的数据类型有整数(int)、浮点数(float)、字符串(str)、布尔值(bool)、列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)和集合(set)。下面分别介绍这些数据类型的学习应用案例。

  1. 整数(int)

整数是不带小数部分的数字,例如:1、2、3等。在Python中,可以使用加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)等运算符进行整数的算术运算。

a = 10
b = 20
c = a + b
print(c)  # 输出:30
  1. 浮点数(float)

浮点数是有小数部分的数字,例如:1.2、3.14等。在Python中,可以使用加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)等运算符进行浮点数的算术运算。

a = 1.2
b = 3.14
c = a * b
print(c)  # 输出:3.768
  1. 字符串(str)

字符串是由一系列字符组成的文本,例如:"hello"、"world"等。在Python中,可以使用单引号(')或双引号(")将字符串括起来。字符串是不可变的,即不能修改其中的元素。

s = "hello"
print(s[0])  # 输出:h
  1. 布尔值(bool)

布尔值表示真或假,只有两个值:True和False。在Python中,布尔值可以用于条件判断、循环控制等场景。

a = True
b = False
if a and b:
    print("a and b are both true")
else:
    print("a or b is false")
  1. 列表(list)

列表是由一系列元素组成的有序集合,可以包含不同类型的元素。在Python中,使用方括号([])将元素括起来。列表是可变的,即可以修改其中的元素。

lst = [1, 2, 3, "hello", True]
lst.append(4)  # 在列表末尾添加元素4
print(lst)  # 输出:[1, 2, 3, "hello", True, 4]
  1. 元组(tuple)

元组与列表类似,也是由一系列元素组成的有序集合。但元组是不可变的,即不能修改其中的元素。在Python中,使用圆括号(())将元素括起来。

tup = (1, 2, 3, "hello", True)
print(tup[0])  # 输出:1
  1. 字典(dict)

字典是由键值对组成的无序集合,每个键对应一个值。在Python中,使用大括号({})将键值对括起来。字典是可变的,即可以修改其中的键值对。

dct = {
   "name": "Tom", "age": 18, "gender": "male"}
dct["age"] = 19  # 修改字典中的键值对age=18为age=19
print(dct)  # 输出:{"name": "Tom", "age": 19, "gender": "male"}
  1. 集合(set)

集合是由一系列唯一元素组成的无序集合。在Python中,使用大括号({})将元素括起来。集合是可变的,即可以添加或删除其中的元素。注意:集合中的元素不能重复。

目录
相关文章
|
8天前
|
PyTorch Linux 算法框架/工具
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
这篇文章是关于如何使用Anaconda进行Python环境管理,包括下载、安装、配置环境变量、创建多版本Python环境、安装PyTorch以及使用Jupyter Notebook的详细指南。
88 1
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用
本文将总结11种经典的时间序列预测方法,并提供它们在Python中的实现示例。
29 2
11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用
|
5天前
|
监控 Kubernetes Python
Python 应用可观测重磅上线:解决 LLM 应用落地的“最后一公里”问题
为增强对 Python 应用,特别是 Python LLM 应用的可观测性,阿里云推出了 Python 探针,旨在解决 LLM 应用落地难、难落地等问题。助力企业落地 LLM。本文将从阿里云 Python 探针的接入步骤、产品能力、兼容性等方面展开介绍。并提供一个简单的 LLM 应用例子,方便测试。
|
5天前
|
调度 开发者 Python
异步编程在Python中的应用:Asyncio和Coroutines
【10月更文挑战第12天】本文介绍了Python中的异步编程,重点讲解了`asyncio`模块和协程的概念、原理及使用方法。通过异步编程,程序可以在等待I/O操作时继续执行其他任务,提高整体效率。文章还提供了一个简单的HTTP服务器示例,展示了如何使用`asyncio`和协程编写高效的异步代码。
11 2
|
6天前
|
机器学习/深度学习 API 计算机视觉
基于Python_opencv人脸录入、识别系统(应用dlib机器学习库)(下)
基于Python_opencv人脸录入、识别系统(应用dlib机器学习库)(下)
14 2
|
5天前
|
人工智能 文字识别 Java
SpringCloud+Python 混合微服务,如何打造AI分布式业务应用的技术底层?
尼恩,一位拥有20年架构经验的老架构师,通过其深厚的架构功力,成功指导了一位9年经验的网易工程师转型为大模型架构师,薪资逆涨50%,年薪近80W。尼恩的指导不仅帮助这位工程师在一年内成为大模型架构师,还让他管理起了10人团队,产品成功应用于多家大中型企业。尼恩因此决定编写《LLM大模型学习圣经》系列,帮助更多人掌握大模型架构,实现职业跃迁。该系列包括《从0到1吃透Transformer技术底座》、《从0到1精通RAG架构》等,旨在系统化、体系化地讲解大模型技术,助力读者实现“offer直提”。此外,尼恩还分享了多个技术圣经,如《NIO圣经》、《Docker圣经》等,帮助读者深入理解核心技术。
SpringCloud+Python 混合微服务,如何打造AI分布式业务应用的技术底层?
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 架构师
Python学习圣经:从0到1,精通Python使用
尼恩架构团队的大模型《LLM大模型学习圣经》是一个系统化的学习系列,初步规划包括以下内容: 1. **《Python学习圣经:从0到1精通Python,打好AI基础》** 2. **《LLM大模型学习圣经:从0到1吃透Transformer技术底座》**
Python学习圣经:从0到1,精通Python使用
|
6天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于Python_opencv人脸录入、识别系统(应用dlib机器学习库)(上)
基于Python_opencv人脸录入、识别系统(应用dlib机器学习库)(上)
16 1
|
7天前
|
调度 开发者 Python
异步编程在Python中的应用:Asyncio和Coroutines
【10月更文挑战第10天】本文介绍了Python中异步编程的应用,重点讲解了`asyncio`模块和协程的概念、原理及使用方法。通过一个简单的HTTP服务器示例,展示了如何利用`asyncio`和协程实现高效的并发处理。
14 1
|
8天前
|
机器学习/深度学习 缓存 PyTorch
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)
这篇文章是关于如何下载、安装和配置Miniconda,以及如何使用Miniconda创建和管理Python环境的详细指南。
131 0
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)