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  • 字符串数字列表转换数字列表 # -*- encoding: utf-8 -*- """ @File : test.py @Time : 2019/10/28 23:37 @Author : Dontla @Email : sxana@qq.com @Software: PyCharm """ a = ['2', '4', '5', '6', '7...

    字符串数字列表转换成数字列表

    # -*- encoding: utf-8 -*-
    """
    @File    : test.py
    @Time    : 2019/10/28 23:37
    @Author  : Dontla
    @Email   : sxana@qq.com
    @Software: PyCharm
    """
    
    a = ['2', '4', '5', '6', '7']
    b = map(eval, a)
    # 被“list”后的b将清空
    c = list(b)
    print(c)
    # [2, 4, 5, 6, 7]
    
    # 或者
    a1 = ['2', '4', '5', '6', '7']
    b1 = map(eval, a1)
    c1 = []
    for i in b1:
        c1.append(i)
    print(c1)
    # [2, 4, 5, 6, 7]
    
    

    数字列表转换成字符串数字列表

    # -*- encoding: utf-8 -*-
    """
    @File    : test2.py
    @Time    : 2019/10/28 23:53
    @Author  : Dontla
    @Email   : sxana@qq.com
    @Software: PyCharm
    """
    a = [1, 2, 3, 4, 5]
    b = [str(i) for i in a]
    print(b)
    # ['1', '2', '3', '4', '5']
    
    # 或者:
    a1 = [1, 2, 3, 4, 5]
    b1 = map(str, a1)
    c1 = list(b1)
    print(c1)
    
    

    参考文章1:python中将list中的string转换为int类型

    参考文章2:python中将一个全部为int的list 转化为str的list方法

    8小时Python零基础轻松入门

    展开全文
  • Python 数字

    千次阅读 2017-05-09 13:21:52
    Python 中,对于数字的定义很简单 - 整数、浮点数和复数,分别被定义 int、float 和 complex 类。只要数学不是体育老师教的,绝大部分人学起来都不会有任何问题。 对于数字而言,除了进行基本的运算(例如:...

    简述

    在 Python 中,对于数字的定义很简单 - 整数、浮点数和复数,分别被定义为 int、float 和 complex 类。只要数学不是体育老师教的,绝大部分人学起来都不会有任何问题。

    对于数字而言,除了进行基本的运算(例如:算术运算、比较运算)之外,Python 还提供了类型间的相互转换功能,以及其他的高级操作。

    | 版权声明:一去、二三里,未经博主允许不得转载。

    数字类型

    在 Python 中,支持三种不同的数字类型:

    • int(整型):也被称为整数,是正或负整数,不带小数点。
    • float(浮点型):由整数部分与小数部分组成,浮点型也可以使用科学计数法表示。
    • complex(复数):以 x + yj 的形式构成,其中 x 是实部,y 是虚部。

    注意: Py3.x 去除了 long 类型,现在只有一种整型 - int,表示为长整型。

    >>> type(5)  # 整型
    <class 'int'>
    >>> 
    >>> type(2.5)  # 浮点型
    <class 'float'>
    >>> 
    >>> c = 2.5 + 5.0j  # 复数
    >>> type(c)
    <class 'complex'>

    整数溢出?

    天文数字:形容非常大的数字,已经无法用一个确切的数来形容。

    对于很多编程语言来说,天文数字是需要被正视的,因为往往会引发整数溢出问题。但是,在 Python 中无需忧虑,因为它支持“无限精度”的整数。

    来感受一下:

    >>> i = 2 ** 500  # 2 的 500 次幂
    >>> i
    3273390607896141870013189696827599152216642046043064789483291368096133796404674554883270092325904157150886684127560071009217256545885393053328527589376

    哇,多么幸运,Python 做出了如此精妙的安排。。。

    虽然整数可以是任意长度,但是浮点数只能精确到 15 位小数(16 位不准确)。

    >>> f = 0.12345678901234567890  # 值被截断
    >>> f
    0.12345678901234568

    注意: f 的值被截断。

    数字系统

    对于绝大部分人来说,每天处理的数字都是十进制(以 10 为基数)数字系统。但是程序员(尤其是搞嵌入式的),往往需要使用二进制(以 2 为基数)、八进制(以 8 为基数)和十六进制(以 16 为基数)数字系统。

    在 Python 中,可以在数字前面放置相应的前缀来表示这些数字。

    数字系统 前缀
    十进制(Decimal)
    二进制(Binary) ‘0b’ 或者 ‘0B’
    八进制(Octal) ‘0o’ 或者 ‘0O’
    十六进制(Hexadecimal) ‘0x’ 或者 ‘0X’

    来看一些示例:

    >>> 5  # 十进制
    5
    >>> 
    >>> 0b1010  # 二进制
    10
    >>> 
    >>> 0o15  # 八进制
    13
    >>>
    >>> 0xFB  # 十六进制
    251

    十进制还可以转换为二进制、八进制、十六进制:

    >>> dec = 20  # 十进制
    >>> 
    >>> bin(dec)  # 十进制转二进制
    '0b10100'
    >>> 
    >>> oct(dec)  # 十进制转八进制
    '0o24'
    >>> 
    >>> hex(dec)  # 十进制转十六进制
    '0x14'

    类型转换

    一般情况下,数据的类型的转换通常是由编译系统自动进行的,不需要人工干预,所以被称为隐式类型转换。但如果程序要求一定要将某一类型的数据转换为另外一种类型,则可以利用强制类型转换运算符进行转换,这种强制转换过程称为显式类型转换

    在进行数字运算(例如:加法、减法)时,如果其中的一个操作数是浮点数,则会将整数隐式(自动)转换为浮点数。

    >>> 2 + 3.0
    5.0

    可以看到,2(整数)被转换为 2.0(浮点数),计算结果(5.0)也是一个浮点数。

    除此之外,还可以使用 int()、float() 和 complex() 等内置函数来显式转换类型,这些函数甚至可以将字符串转换为数字。

    >>> int(2.3)
    2
    >>> int(-2.8)
    -2
    >>> float(5)
    5.0
    >>> complex('3+5j')
    (3+5j)

    从 float 转换为 int 时,数字将被截断(整数更接近零)。

    Decimal

    通常,在使用内置类 float 时,会执行一些“匪夷所思”的计算。

    我们知道 1/3 等于 0.333…(无限循环),0.1 + 0.2 等于 0.3,但 Python 似乎不这么认为。

    >>> 1/3
    0.3333333333333333
    >>> 
    >>> 0.1 + 0.2
    0.30000000000000004

    What?难道是眼花了?和数学知识不一样?(一脸懵逼。。。)

    事实证明,浮点数在计算机硬件中以二进制小数来表示,因为计算机只能理解二进制(0 和 1)。出于这个原因,大部分十进制小数都不能准确地存储在计算机中。

    例如,十进制小数 0.1,将转换为无限长的二进制小数 0.000110011001100110011…,而计算机存储的位数是有限的。也就是说,转换为二进制后,只会接近十进制的 0.1,但永远不会相等。

    因此,这是计算机硬件的局限性,而不是 Python 中的错误。

    为了克服这个问题,可以使用 Python 自带的 decimal 模块。虽然浮点数的精度最高可达 15 位,但 decimal 模块可自定义精度。

    >>> import decimal
    >>> 
    >>> 0.1
    0.1
    >>> 
    >>> decimal.Decimal(0.1)
    Decimal('0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625')
    >>> 
    >>> decimal.getcontext()  # 当前上下文
    Context(prec=28, rounding=ROUND_HALF_EVEN, Emin=-999999, Emax=999999, capitals=1, clamp=0, flags=[Inexact, FloatOperation, Rounded], traps=[InvalidOperation, DivisionByZero, Overflow])
    >>> 
    >>> decimal.getcontext().prec  # 精度默认 28 位
    28
    >>> 
    >>> d = decimal.Decimal(1) / decimal.Decimal(9)
    >>> d
    Decimal('0.1111111111111111111111111111')
    >>> 
    >>> decimal.getcontext().prec = 3  # 将精度修改为 3 位
    >>> 
    >>> d = decimal.Decimal(1) / decimal.Decimal(9)
    >>> d
    Decimal('0.111')

    除此之外,它也保留了重要意义。我们知道 25.50 比 25.5 更精确,因为 25.50 有两个有效的小数位。

    >>> from decimal import Decimal as D
    >>>
    >>> D('0.1') + D('0.2')
    Decimal('0.3')
    >>> 
    >>> D('1.2') * D('2.50')
    Decimal('3.000')

    注意: 计算结果末尾的 0

    有人可能会问:既然 Decimal 这么棒,为什么每次不使用 Decimal 来代替 float 呢?主要原因是效率,float 运算要比 Decimal 运算更快。

    何时使用 Decimal,而不是 float 呢?在以下情况下,通常使用 Decimal。

    • 当在做金融应用时,需要精确表示。
    • 当想要控制所需的精度级别时
    • 当想要实现有效的小数位概念时
    • 当我们想要像在学校里学到的那样进行小数运算时

    fractions(有理数)

    fractions 模块提供了涉及分数的操作,该模块支持有理数运算。

    一个 Fraction 实例可以由一对整数、另一个有理数、或者一个字符串来构造。

    >>> import fractions
    >>> 
    >>> fractions.Fraction(1.5)
    Fraction(3, 2)
    >>> 
    >>> fractions.Fraction(10)
    Fraction(10, 1)
    >>> 
    >>> fractions.Fraction(3, 5)
    Fraction(3, 5)
    >>> 
    >>> print(fractions.Fraction(1.5))
    3/2

    当从 float 创建 Fraction 时,可能会得到一些不寻常的结果,这是由于之前讨论的不完美的二进制浮点数造成的。

    幸运的是,fraction 也允许用字符串进行实例化,这是使用十进制数时的首选方案。

    >>> from fractions import Fraction
    >>> 
    >>> print(Fraction(1.1))  # 浮点数 1.1
    2476979795053773/2251799813685248
    >>> 
    >>> print(Fraction('1.1'))  # 字符串 '1.1'
    11/10

    此外,该数据类型也支持所有基本操作。

    >>> from fractions import Fraction as F
    >>> 
    >>> F(1,3) + F(1,3)
    Fraction(2, 3)
    >>> 
    >>> 1 / F(2,3)
    Fraction(3, 2)
    >>> 
    >>> F(-2,5) < 0
    True

    math(数学函数)

    math 模块用于处理数学相关的运算,例如:三角学、对数等。

    >>> import math
    >>> 
    >>> math.pi  # 圆周率 π
    3.141592653589793
    >>>
    >>> math.e  # 自然常数
    2.718281828459045
    >>> 
    >>> math.cos(math.pi)  # 余弦
    -1.0
    >>> 
    >>> math.log10(100)  # 以 10 为基数的 100 的对数
    2.0
    >>>
    >>> math.pow(2, 5)  # 2**5(2 的 5 次方) 运算后的值
    32.0
    >>>
    >>> math.sqrt(9)  # 9 的平方根
    3.0
    >>>
    >>> math.factorial(5)  # 5!(5 的阶乘)
    120

    random(生成伪随机数)

    random 模块用于生成伪随机数。随机数可用于数学、游戏、安全等领域,还经常被嵌入到算法中,用以提高算法效率,并提高程序的安全性。

    >>> import random
    >>> 
    >>> l = ['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
    >>> 
    >>> random.choice(l)  # 从序列 l 中随机挑选一个元素
    'y'
    >>> 
    >>> random.shuffle(l)  # 将序列 l 的所有元素随机排序
    >>> l
    ['t', 'y', 'h', 'p', 'n', 'o']
    >>> 
    >>> random.randrange(0, 10)  # 从指定范围内,按指定基数(缺省值为 1)递增的集合中获取一个随机数
    3
    >>> 
    >>> random.random()  # 随机生成一个实数,范围 [0,1)。
    0.09207929369477685

    上述是数字相关的各模块的一些常见应用,完整的功能列表不再赘述,请参考 Python 文档。

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  • python数据类型转换

    2019-03-27 14:22:18
    x转换为一个整数 long(x [,base] ) x转换为一个长整数 float(x) x转换到一个浮点数 complex(real [,imag]) 创建一个复数 str(x) 对象 x 转换为字符串 repr(x...

    Python数据类型转换

    Python数据类型之间的转换

    函数描述

    int(x [,base])

    将x转换为一个整数

    long(x [,base] )

    将x转换为一个长整数

    float(x)

    将x转换到一个浮点数

    complex(real [,imag])

    创建一个复数

    str(x)

    将对象 x 转换为字符串

    repr(x)

    将对象 x 转换为表达式字符串

    eval(str)

    用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象

    tuple(s)

    将序列 s 转换为一个元组

    list(s)

    将序列 s 转换为一个列表

    set(s)

    转换为可变集合

    dict(d)

    创建一个字典。d 必须是一个序列 (key,value)元组。

    frozenset(s)

    转换为不可变集合

    chr(x)

    将一个整数转换为一个字符

    unichr(x)

    将一个整数转换为Unicode字符

    ord(x)

    将一个字符转换为它的整数值

    hex(x)

    将一个整数转换为一个十六进制字符串

    oct(x)

    将一个整数转换为一个八进制字符串

    randrange ([start,] stop [,step]) 从指定范围内,按指定基数递增的集合中获取一个随机数,基数缺省值为1 random() 随机生成下一个实数,它在[0,1)范围内。 seed([x]) 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理,你不必特别去设定seed,Python会帮你选择seed。 shuffle(lst) 将序列的所有元素随机排序 uniform(x, y) 随机生成下一个实数,它在[x,y]范围内。
    分类: Python
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  • Python数据类型转换

    千次阅读 2016-05-12 19:08:43
    Python数据类型之间的转换 函数 描述 int(x [,base]) x转换为一个整数 long(x [,base] ) x转换为一个长整数 float(x) x转换到一个浮点数 complex...

    Python数据类型之间的转换

    函数 描述

    int(x [,base])

    将x转换为一个整数

    long(x [,base] )

    将x转换为一个长整数

    float(x)

    将x转换到一个浮点数

    complex(real [,imag])

    创建一个复数

    str(x)

    将对象 x 转换为字符串

    repr(x)

    将对象 x 转换为表达式字符串

    eval(str)

    用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象

    tuple(s)

    将序列 s 转换为一个元组

    list(s)

    将序列 s 转换为一个列表

    set(s)

    转换为可变集合

    dict(d)

    创建一个字典。d 必须是一个序列 (key,value)元组。

    frozenset(s)

    转换为不可变集合

    chr(x)

    将一个整数转换为一个字符

    unichr(x)

    将一个整数转换为Unicode字符

    ord(x)

    将一个字符转换为它的整数值

    hex(x)

    将一个整数转换为一个十六进制字符串

    oct(x)

    将一个整数转换为一个八进制字符串

    Python数学函数

    函数 返回值 ( 描述 )
    abs(x) 返回数字的绝对值,如abs(-10) 返回 10
    ceil(x) 返回数字的上入整数,如math.ceil(4.1) 返回 5
    cmp(x, y) 如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1
    exp(x) 返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045
    fabs(x) 返回数字的绝对值,如math.fabs(-10) 返回10.0
    floor(x) 返回数字的下舍整数,如math.floor(4.9)返回 4
    log(x) 如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0
    log10(x) 返回以10为基数的x的对数,如math.log10(100)返回 2.0
    max(x1, x2,...) 返回给定参数的最大值,参数可以为序列。
    min(x1, x2,...) 返回给定参数的最小值,参数可以为序列。
    modf(x) 返回x的整数部分与小数部分,两部分的数值符号与x相同,整数部分以浮点型表示。
    pow(x, y) x**y 运算后的值。
    round(x [,n]) 返回浮点数x的四舍五入值,如给出n值,则代表舍入到小数点后的位数。
    sqrt(x) 返回数字x的平方根,数字可以为负数,返回类型为实数,如math.sqrt(4)返回 2+0j


    Python随机数函数

    函数 描述
    choice(seq) 从序列的元素中随机挑选一个元素,比如random.choice(range(10)),从0到9中随机挑选一个整数。
    randrange ([start,] stop [,step]) 从指定范围内,按指定基数递增的集合中获取一个随机数,基数缺省值为1
    random() 随机生成下一个实数,它在[0,1)范围内。
    seed([x]) 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理,你不必特别去设定seed,Python会帮你选择seed。
    shuffle(lst) 将序列的所有元素随机排序
    uniform(x, y)

    随机生成下一个实数,它在[x,y]范围内。


    from: http://www.cnblogs.com/dreamer-fish/p/3818341.html


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