Python 数据基本类型

Python有这么几种数据类型: 1. 数字[整型int/long,浮点型float/complex] int 整型一般32bit机器32位宽,64bit机器64bit宽. i=1 print("i的值是%d,类型是%s" %(i,type(i))) ====================================== 返回结果:i的值是1,类型是<class 'int'>  long Python3已经把int和long整合了, 相互转化会自动进行 float P

数据类型 一.基本数据类型: 整形(int),浮点型(float),字符型(string),布尔型(bool),空值(none): 数字 123 是一个整数的例子.长整数 不过是大一些的整数.3.23和52.3E-4是浮点数的例子.E标记表示10的幂.在这里,52.3E-4表示52.3 * 10-4.(-5+4j)和(2.3-4.6j)是复数的例子. 复数(complex)由实数部分和虚数部分组成,一般形式为x+yj,其中的x是复数的实数部分,y是复数的虚数部分,这里的x和y都是实数 整型: 

1,列表的创建 list1 = ['hello', 'world', 1997, 2000] list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ] list3 = ["a", "b", "c", "d"] list4 = list() #创建空列表 list5 = [] #创建空列表 2,访问列表的值 列表的数据访问需要使用索引序号. list1 = ['hello', 'world', 19, 20] list2 = [1, 2

bytes和 bytearray bytes:可以看作是一组数值(0-256)(二进制) 的 str 序列bytearray :可以看作是一组数值(0-256)(二进制) 的 list 序列 bytes类型 字符串转bytes类型 # 将返回 bytes 类型 b" abc " bs1 = bytes("abc","utf-8") # 可以使用字符的16进制字符表达形式 bs2 = bytes('\x61\x62\x63',"utf-8

在python中我们使用buffer类型时可以将其转换为str类型. 如果obejct的类型为<type 'buffer'> ,可以使用str(object)将其转换为字符串类型. 在转换为字符串类型后如果无法使用+等字符串,则可能是python的str类型的编码方式与buffer的编码格式不一致导致的. 如果buffer使用的是unicode编码,则需要在模块中使用以下代码,将str默认编码改为unicode编码.一般遇到"'ascii' codec can't decode by

我们已经了解了Python支持布尔类型的数据,布尔类型只有True和False两种值,但是布尔类型有以下几种运算: 与运算:只有两个布尔值都为 True 时,计算结果才为 True. True and True   # ==> TrueTrue and False   # ==> FalseFalse and True   # ==> FalseFalse and False   # ==> False或运算:只要有一个布尔值为 True,计算结果就是 True. True or

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

Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析.数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些. 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距.matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn,  pyga, folium 和networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有

Python 数据分析(二) 本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算,时间序列,金融与经济数据应用等相关知识 第1节 groupby 技术 第2节 数据聚合 第3节 分组级运算和转换 第4节 透视表和交叉表 第5节 时间序列 第6节 日期的规范.频率以及移动 第7节 时区处理 第8节 时期及算术运算 第9节 重采样及频率转换 第10节 时间序列绘图 groupby 技术 一.实验简介 Python 数据分析(二)需要同学们先行学完 Python 数据分析(一)的课程. 对数据集进行分