python3的数据类型及数据类型转换实例详解

Python3 数据类型及数据类型转换实例详解

在Python3中,有下列主要的数据类型:

  • 数字(Number)
  • 字符串(String)
  • 列表(List)
  • 元组(Tuple)
  • 集合(Set)
  • 字典(Dictionary)

数字(Number)

数字数据类型包括 int、float、bool、complex(复数)。

其中,int(整型)代表整数,float(浮点型)代表浮点数,bool(布尔型)代表True和False,complex(复数)代表实部和虚部构成的复数。

以下是Python3中数字类型的实例:

a = 10            # 整型
b = 3.14          # 浮点型
c = True          # 布尔型
d = 3 + 4j        # 复数

字符串(String)

字符串是由零个或多个字符构成的有序字符序列。可以使用单引号、双引号或三引号表示一个字符串。其中,三引号可以表示多行字符串。

以下是Python3中字符串类型的实例:

s1 = 'Hello, world!'    # 使用单引号表示字符串
s2 = "Hello, world!"    # 使用双引号表示字符串
s3 = """Hello, 
world!"""                # 使用三引号表示多行字符串

列表(List)

列表是一种有序的集合,列表中的元素可以是不同类型的数据。列表用中括号[]包裹,中间的元素用逗号隔开。

以下是Python3中列表类型的实例:

list1 = [1, 2, 3, 'John', 'Lucy']    # 定义一个包含不同数据类型的列表

元组(Tuple)

元组和列表非常类似,也是一种有序的集合,但是元组中的元素不能被修改或删除。元组用小括号()包裹,中间的元素用逗号隔开。

以下是Python3中元组类型的实例:

tuple1 = (1, 2, 3, 'John', 'Lucy')    # 定义一个包含不同数据类型的元组

集合(Set)

集合是一种无序的不重复元素集合,可以进行交集、并集、差集等操作。集合用大括号{}或set()函数定义,中间的元素用逗号隔开。

以下是Python3中集合类型的实例:

set1 = {1, 2, 3, 4, 5}        # 定义一个集合
set2 = set('hello')           # 定义一个包含字符的集合

字典(Dictionary)

字典是一种键值对(Key-Value)的数据类型,通过键来查找对应的值。字典用大括号{}或dict()函数定义,每个键值对之间用冒号:分隔,中间的键值对用逗号隔开。

以下是Python3中字典类型的实例:

dict1 = {'name': 'John', 'age': 18, 'gender': 'male'}    # 定义一个字典

数据类型转换实例

将字符串转换为整型

s1 = '123'
i1 = int(s1)      # 将字符串'123'转换为整数123

将整型转换为字符串

i2 = 456
s2 = str(i2)      # 将整数456转换为字符串'456'

通过以上示例,我们可以初步了解Python3中的数据类型及数据类型转换操作。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:python3的数据类型及数据类型转换实例详解 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • python使用pandas实现数据分割实例代码

    下面是关于“Python使用pandas实现数据分割实例代码”的攻略并附带两个示例: 1. 数据分割简介 在处理数据的时候,经常需要将数据划分成多个子集。例如,将数据分为训练集和测试集用于机器学习,将数据分为不同的时间段用于时间序列分析等。对于这样的任务,Pandas就是一个非常好用的工具。Pandas的DataFrame对象具有强大的分组与聚合能力,可以轻…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python中的pandas.eval()函数

    Python中的pandas.eval()函数是一个高效的计算函数,可以用来计算一些比较复杂的表达式。pandas.eval()函数将一个字符串表达式转化成pandas表达式进行计算,比较适用于大型数据集,而且计算速度非常快。 pandas.eval()函数有以下几个优点:1. 高效:它利用了pandas底层的numexpr引擎来对表达式进行优化计算,能够更…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Pandas 读写csv

    Pandas 是一个强大的数据分析工具,可以方便地读取和处理各种数据格式。其中,读写CSV文件是Pandas中一个十分常见的操作。下面是Pandas读写CSV文件的完整攻略,包括读取CSV文件、写入CSV文件以及一些实例说明。 读取CSV文件 Pandas提供了read_csv()函数可以用于读取CSV文件。以下是该函数的部分参数及说明: filepath_…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何在Pandas数据框架中删除有NaN值的行

    在 Pandas 数据框架中,要删除包含 NaN 值的行,可以使用 dropna() 方法。该方法默认删除任何包含至少一个 NaN 数据的行。同时,还可以通过一些参数来进一步控制删除行的条件。 下面是一个完整的实例,演示如何使用 dropna() 方法删除包含 NaN 值的行: import pandas as pd import numpy as np #…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • pandas 实现 in 和 not in 的用法及使用心得

    下面是“pandas 实现 in 和 not in 的用法及使用心得”的完整攻略: 1. in 和 not in 的基本语法 在 Pandas 中,我们可以使用“in”和“not in”来判断某个元素是否在一个 Series 或 DataFrame 中。具体的基本语法如下: # Series 中判断元素是否在其中 element in my_series e…

    python 2023年5月14日
    00
  • NodeJS 中Stream 的基本使用

    NodeJS中Stream是一种非常重要的数据处理工具,它可以帮助我们高效地处理大量数据,在文件读写、网络传输等多个场景下都有广泛应用。下面我们来详细讲解NodeJS中Stream的基本使用。 什么是Stream 流(Stream)是Node.js中处理流式数据的一个抽象接口。Stream有四种类型:Readable、Writable、Duplex、Tran…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python使用pandas处理CSV文件的实例讲解

    Python使用pandas处理CSV文件的实例讲解 在数据处理中,CSV(逗号分割值)文件是非常常见的数据格式。Pandas是常用的处理表格数据的Python库,可以很方便地处理CSV文件。本文将为大家介绍使用Pandas处理CSV文件的完整攻略。 步骤一:安装Pandas库 如果电脑还没有安装Pandas库,可以通过命令行工具使用pip进行安装: pip…

    python 2023年5月14日
    00
  • 从Pandas数据框架的某一列中获取n个最大的值

    获取Pandas数据框架中某一列中的最大值可以使用max()方法,获取一列中的所有最大值可以使用nlargest()方法,该方法可以指定要获取的最大值个数。 以下是获取一列中前5个最大值的示例代码: import pandas as pd # 创建示例数据 data = { ‘name’: [‘Tom’, ‘Jerry’, ‘Mike’, ‘Alice’, …

    python-answer 2023年3月27日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部