百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术资源 > 正文

跟我一起学Python(四)Python3 数据类型转换

off999 2024-09-13 13:35 27 浏览 0 评论

Python3 数据类型转换

有时候,我们需要对数据内置的类型进行转换,数据类型的转换,一般情况下你只需要将数据类型作为函数名即可。

Python 数据类型转换可以分为两种:

  • 隐式类型转换 - 自动完成
  • 显式类型转换 - 需要使用类型函数来转换

隐式类型转换

在隐式类型转换中,Python 会自动将一种数据类型转换为另一种数据类型,不需要我们去干预。

以下实例中,我们对两种不同类型的数据进行运算,较低数据类型(整数)就会转换为较高数据类型(浮点数)以避免数据丢失。

实例

num_int = 123
num_flo
= 1.23
num_new
= num_int + num_flo
print("num_int 数据类型为:",type(num_int))
print("num_flo 数据类型为:",type(num_flo))
print("num_new 值为:",num_new)
print("num_new 数据类型为:",type(num_new))

以上实例输出结果为:

num_int 数据类型为: <class 'int'>
num_flo 数据类型为: <class 'float'>
num_new: 值为: 124.23
num_new 数据类型为: <class 'float'>

代码解析:

  • 实例中我们对两个不同数据类型的变量 num_int 和 num_flo 进行相加运算,并存储在变量 num_new 中。
  • 然后查看三个变量的数据类型。
  • 在输出结果中,我们看到 num_int 是 整型(integer) , num_flo 是 浮点型(float)。
  • 同样,新的变量 num_new 是 浮点型(float),这是因为 Python 会将较小的数据类型转换为较大的数据类型,以避免数据丢失。

我们再看一个实例,整型数据与字符串类型的数据进行相加:

实例

num_int = 123
num_str
= "456"
print("num_int 数据类型为:",type(num_int))
print("num_str 数据类型为:",type(num_str))
print(num_int+num_str)

以上实例输出结果为:

num_int 数据类型为: <class 'int'>
num_str 数据类型为: <class 'str'>
Traceback (most recent call last):
  File "/runoob-test/test.py", line 7, in <module>
    print(num_int+num_str)
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

从输出中可以看出,整型和字符串类型运算结果会报错,输出 TypeError。 Python 在这种情况下无法使用隐式转换。

但是,Python 为这些类型的情况提供了一种解决方案,称为显式转换。

显式类型转换

在显式类型转换中,用户将对象的数据类型转换为所需的数据类型。 我们使用 int()、float()、str() 等预定义函数来执行显式类型转换。

int() 强制转换为整型:

实例

x = int(1) # x 输出结果为 1
y
= int(2.8) # y 输出结果为 2
z
= int("3") # z 输出结果为 3

float() 强制转换为浮点型:

实例

x = float(1) # x 输出结果为 1.0
y
= float(2.8) # y 输出结果为 2.8
z
= float("3") # z 输出结果为 3.0
w
= float("4.2") # w 输出结果为 4.2

str() 强制转换为字符串类型:

实例

x = str("s1") # x 输出结果为 's1'
y
= str(2) # y 输出结果为 '2'
z
= str(3.0) # z 输出结果为 '3.0'

整型和字符串类型进行运算,就可以用强制类型转换来完成:

实例

num_int = 123
num_str
= "456"
print("num_int 数据类型为:",type(num_int))
print("类型转换前,num_str 数据类型为:",type(num_str))
num_str
= int(num_str) # 强制转换为整型
print("类型转换后,num_str 数据类型为:",type(num_str))
num_sum
= num_int + num_str
print("num_int 与 num_str 相加结果为:",num_sum)
print("sum 数据类型为:",type(num_sum))

以上实例输出结果为:

num_int 数据类型为: <class 'int'>
类型转换前,num_str 数据类型为: <class 'str'>
类型转换后,num_str 数据类型为: <class 'int'>
num_int 与 num_str 相加结果为: 579
sum 数据类型为: <class 'int'>

以下几个内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象,表示转换的值。

函数

描述

int(x [,base])

将x转换为一个整数

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 (key, value)元组序列。

frozenset(s)

转换为不可变集合

chr(x)

将一个整数转换为一个字符

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

相关推荐

实战:用 Python+Flask+Echarts 构建电商实时数据大屏

在电商运营中,实时掌握销售趋势、用户行为等核心数据是决策的关键。本文将从实战角度,详解如何用Python+Flask+Echarts技术栈,快速搭建一个支持实时更新、多维度可视化的电商数据大屏,帮...

DeepSeek完全使用手册:从新手到高手的2000字实操指南

一、工具定位与核心功能矩阵(200字)DeepSeek是一款专注于深度推理的强大AI助手,其功能丰富多样,可归纳为4大能力象限:plaintext差异化优势:DeepSeek支持最长达16Ktok...

Python绘制可爱的图表 cutecharts

一个很酷的python手绘样式可视化包——可爱的图表cutecharts。Cutecharts非常适合为图表提供更个性化的触感。Cutecharts与常规的Matplotlib和Seabo...

第十二章:Python与数据处理和可视化

12.1使用pandas进行数据处理12.1.1理论知识pandas是Python中最常用的数据处理库之一,它提供了高效的数据结构和数据分析工具。pandas的核心数据结构是Serie...

5分钟就能做一个Excel动态图表,你确定不学学?(纯gif教学)

本文说明下图是一个比较酷炫的Excel动态图表,最难的部分就是用到了一个复选框控件。其实这个控件我很早就见过,但是不会用呀!望洋兴叹。这次呢,我也是借着这个文章为大家讲述一下这个控件的使用。本文没有...

Python数据可视化:从Pandas基础到Seaborn高级应用

数据可视化是数据分析中不可或缺的一环,它能帮助我们直观理解数据模式和趋势。本文将全面介绍Python中最常用的三种可视化方法。Pandas内置绘图功能Pandas基于Matplotlib提供了简洁的绘...

如何使用 Python 将图表写入 Excel

将Python生成的图表写入Excel文件是数据分析和可视化中常见的需求。Python提供了多种库(如matplotlib、openpyxl和xlsxwriter)来实现这一功能。本文...

Excel 图表制作太痛苦?用 Python 生成动态交互图表

做个动态图表花了3小时?你该换方法了!上周帮销售部做季度汇报图表,Excel操作把我整崩溃了——插入折线图后发现数据源选错,重新选择又得调格式想做动态筛选图表,捣鼓"开发工具"...

Python Matplotlib 入门教程:可视化数据的基石

一、简介Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库,提供从简单折线图到复杂3D图形的完整解决方案。其核心优势在于:o灵活性强:支持像素级样式控制o兼容性好:与NumPy、Pa...

20种Python数据可视化绘图 直接复制可用

本文介绍20种python数据绘图方法,可直接用于科研绘图或汇报用图。1.折线图(LinePlot)-描述数据随时间或其他变量的变化。importmatplotlib.pyplotasp...

Python os模块完全指南:轻松玩转文件管理与系统操作

Pythonos模块完全指南:轻松玩转文件管理与系统操作os模块是Python与操作系统对话的"瑞士军刀",学会它能让你轻松管理文件、操控路径、获取系统信息。本教程通过场景化案例+...

Python中h5py与netCDF4模块在Anaconda环境的下载与安装

本文介绍基于Anaconda环境,下载并安装Python中h5py与netCDF4这两个模块的方法。h5py与netCDF4这两个模块是与遥感图像处理、地学分析等GIS操作息息相关的模块,应用...

python中的模块、库、包有什么区别?

一文带你分清Python模块、包和库。一、模块Python模块(Module),是一个Python文件,以.py结尾,包含了Python对象定义和Python语句。模块能定义函数,类和变...

centos7 下面使用源码编译的方式安装python3.11

centos7下面使用源码编译的方式安装python3.11,步骤如下:cd/root#只是将python3.11的安装包下载到/root目录下wgethttps://www.python.o...

Python其实很简单 第十四章 模块

模块是一组程序代码,可以是别人已经写好的,也可以是自己编写的,但都是已经存在的,在编程时直接使用就可以了。模块机制的最大好处就是程序员不再编写重复的代码,而直接利用已有的成果,这样就能将更多的精力投入...

取消回复欢迎 发表评论: