1.3 数字

本节讨论数学计算。

数字类型

Python 有 4 种类型的数字：

• 布尔型
• 整型
• 浮点型
• 复数（虚数）

布尔型（ bool ）

布尔型数字有两个值：True，False。

a = True b = False 

在数值上，它们被计算成值为 1，0 的数。

c = 4 + True # 5 d = False if d == 0: print('d is False') 

但是，不要像上面这样写代码，这会很奇怪。

整型（ int ）

任意大小的有符号值，或者以任意数为基数的有符号值。

a = 37 b = -299392993727716627377128481812241231 c = 0x7fa8 # Hexadecimal d = 0o253 # Octal e = 0b10001111 # Binary 

常用操作：

x + y Add x - y Subtract x * y Multiply x / y Divide (produces a float) x // y Floor Divide (produces an integer) x % y Modulo (remainder) x ** y Power x << n Bit shift left x >> n Bit shift right x & y Bit-wise AND x | y Bit-wise OR x ^ y Bit-wise XOR ~x Bit-wise NOT abs(x) Absolute value 

浮点型（ float ）

使用十进制或者指数表示法来指定浮点数的值：

a = 37.45 b = 4e5 # 4 x 10**5 or 400,000 c = -1.345e-10 

使用浮点数表示 IEEE 754 标准的双精度。这与 C 语言中的 double 类型相同。

17 digits of precision
Exponent from -308 to 308

请注意，当代表小数时，浮点数是不精确的。

>>> a = 2.1 + 4.2 >>> a == 6.3 False >>> a 6.300000000000001 >>> 

这不是 Python 的问题，而是 CPU 硬件上底层浮点硬件的问题。

常用操作：

x + y Add x - y Subtract x * y Multiply x / y Divide x // y Floor Divide x % y Modulo x ** y Power abs(x) Absolute Value 

除了按位运算符之外，浮点数的运算符与整数的运算符是一样的。

其它数学函数可以在 math 中找到。

import math a = math.sqrt(x) b = math.sin(x) c = math.cos(x) d = math.tan(x) e = math.log(x) 

比较

下面的比较 /关系运算符可以应用于数字：

x < y Less than x <= y Less than or equal x > y Greater than x >= y Greater than or equal x == y Equal to x != y Not equal to 

可以使用 and， or，not 组成更复杂的布尔表达式。

这里有一些例子：

if b >= a and b <= c: print('b is between a and c') if not (b < a or b > c): print('b is still between a and c') 

转换数字

类型名可以被用来将其它数据转换为数字。

a = int(x) # Convert x to integer b = float(x) # Convert x to float 

试试下面这些操作：

>>> a = 3.14159 >>> int(a) 3 >>> b = '3.14159' # It also works with strings containing numbers >>> float(b) 3.14159 >>> 

习题

提醒：这些习题假定你正在 practical-python/Work 目录中操作，具体在 mortgage.py 文件。

习题 1.7：戴夫的抵押贷款

戴夫决定从 Guido 的抵押贷款、股票投资和比特币交易公司获得 50 万美元的 30 年期固定利率抵押贷款。利率是 5%，每月还款额是 2684.11 美元。

下面这个程序用于计算戴夫在抵押期内需要支付的总金额：

# mortgage.py principal = 500000.0 rate = 0.05 payment = 2684.11 total_paid = 0.0 while principal > 0: principal = principal * (1+rate/12) - payment total_paid = total_paid + payment print('Total paid', total_paid) 

输入该程序并执行，你应该会得到答案为 966,279.6。

习题 1.8：额外付款

假设戴夫在抵押期的前 12 个月每月额外支付 1000 美元。

修改程序以包含这部分额外的付款，并且输出已支付的总金额以及所需的月数。

当你执行这个新程序时，它应该报告 342 个月的总付款额是 929,965.62 。

习题 1.9：制作一个额外的付款计算器

修改程序，以便可以更一般地处理额外的付款信息。做到这一点，以便用户可以设置下面这些变量：

extra_payment_start_mOnth= 61 extra_payment_end_mOnth= 108 extra_payment = 1000 

使程序查看这些变量，并适当地计算总付款额 。如果戴夫从抵押期的第五年开始，每月额外支付 1000 每月并支付 4 年，那么他将要支付多少？

习题 1.10：制作表格

修改程序，使其显示迄今为止支付的月数，支付的总金额和剩余的本金。输出看起来应该像下面这样：

1 2684.11 499399.22 2 5368.22 498795.94 3 8052.33 498190.15 4 10736.44 497581.83 5 13420.55 496970.98 ... 308 874705.88 3478.83 309 877389.99 809.21 310 880074.1 -1871.53 Total paid 880074.1 Months 310 

习题 1.11：奖金

使用该程序时，请修复程序以纠正发生在上个月的超额支付。

习题 1.12：一个谜

int() 函数和 float() 函数可以将其它类型的数据转换为数字类型。示例：

>>> int("123") 123 >>> float("1.23") 1.23 >>> 

考虑到这一点，你能否解释下面这种行为？

>>> bool("False") True >>> 

注：完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh