【基础】Python编程基础:变量、数据类型与运算

发布时间: 2024-06-25 14:04:16 阅读量: 70 订阅数: 101
![【基础】Python编程基础:变量、数据类型与运算](https://img-blog.csdnimg.cn/e9d78af563624e388005db9b9dd62b46.png) # 2.1 变量定义与赋值 在 Python 中,变量用于存储数据。变量定义使用 `=` 赋值运算符,如下所示: ```python my_name = "John Doe" age = 30 ``` 变量名可以由字母、数字和下划线组成,但不能以数字开头。变量名应具有描述性,以反映所存储数据的含义。 # 2. Python变量与数据类型 ### 2.1 变量定义与赋值 在Python中,变量用于存储数据。变量定义使用赋值运算符`=`,如下所示: ```python # 定义变量并赋值 name = "John Doe" age = 30 ``` 变量名必须以字母或下划线开头,后续可以包含字母、数字和下划线。变量名不能包含空格或特殊字符。 ### 2.2 数据类型与转换 Python支持多种数据类型,包括: * **数字类型:**int(整数)、float(浮点数)、complex(复数) * **序列类型:**list(列表)、tuple(元组)、range(范围) * **映射类型:**dict(字典) * **集合类型:**set(集合)、frozenset(冻结集合) * **布尔类型:**bool(布尔值) * **字节类型:**bytes(字节序列) * **字符串类型:**str(字符串) 数据类型转换可以通过内置函数进行,例如: ```python # 将字符串转换为整数 num = int("123") # 将浮点数转换为字符串 str_num = str(123.45) ``` #### 数据类型转换表 | 目标类型 | 源类型 | 函数 | |---|---|---| | int | str | int() | | float | str | float() | | str | int | str() | | str | float | str() | | list | tuple | list() | | tuple | list | tuple() | | dict | list | dict() | | set | list | set() | | frozenset | set | frozenset() | | bool | int | bool() | | bool | float | bool() | | bool | str | bool() | #### 代码示例 ```python # 定义不同类型变量 num = 123 # int decimal = 123.45 # float name = "John Doe" # str is_active = True # bool my_list = [1, 2, 3] # list my_tuple = (1, 2, 3) # tuple my_dict = {"name": "John Doe", "age": 30} # dict my_set = {1, 2, 3} # set ``` # 3. Python运算符与表达式 ### 3.1 算术运算符 算术运算符用于对数字或变量进行数学运算。Python 中常用的算术运算符包括: | 运算符 | 描述 | |---|---| | + | 加法 | | - | 减法 | | * | 乘法 | | / | 除法(浮点数) | | // | 除法(取整) | | % | 取余 | | ** | 幂运算 | **代码示例:** ```python # 加法 result = 10 + 5 print(result) # 输出:15 # 减法 result = 10 - 5 print(result) # 输出:5 # 乘法 result = 10 * 5 print(result) # 输出:50 # 除法(浮点数) result = 10 / 5 print(result) # 输出:2.0 # 除法(取整) result = 10 // 5 print(result) # 输出:2 # 取余 result = 10 % 5 print(result) # 输出:0 # 幂运算 result = 10 ** 2 print(result) # 输出:100 ``` ### 3.2 比较运算符 比较运算符用于比较两个值的大小或相等性。Python 中常用的比较运算符包括: | 运算符 | 描述 | |---|---| | == | 等于 | | != | 不等于 | | < | 小于 | | > | 大于 | | <= | 小于或等于 | | >= | 大于或等于 | **代码示例:** ```python # 等于 result = 10 == 5 print(result) # 输出:False # 不等于 result = 10 != 5 print(result) # 输出:True # 小于 result = 10 < 5 print(result) # 输出:False # 大于 result = 10 > 5 print(result) # 输出:True # 小于或等于 result = 10 <= 5 print(result) # 输出:False # 大于或等于 result = 10 >= 5 print(result) # 输出:True ``` ### 3.3 逻辑运算符 逻辑运算符用于对布尔值(True 或 False)进行逻辑运算。Python 中常用的逻辑运算符包括: | 运算符 | 描述 | |---|---| | and | 与运算 | | or | 或运算 | | not | 非运算 | **代码示例:** ```python # 与运算 result = True and False print(result) # 输出:False # 或运算 result = True or False print(result) # 输出:True # 非运算 result = not True print(result) # 输出:False ``` # 4. Python流程控制 ### 4.1 条件语句 条件语句用于根据给定的条件执行不同的代码块。Python 中最常用的条件语句是 `if`、`elif` 和 `else` 语句。 **语法:** ```python if condition: # 条件为真时执行的代码块 elif condition: # 条件为真时执行的代码块 else: # 条件为假时执行的代码块 ``` **示例:** ```python age = int(input("请输入您的年龄:")) if age >= 18: print("您已成年。") elif age >= 13: print("您是青少年。") else: print("您是儿童。") ``` ### 4.2 循环语句 循环语句用于重复执行一段代码块,直到满足特定条件。Python 中最常用的循环语句是 `for` 和 `while` 循环。 **4.2.1 for 循环** `for` 循环用于遍历序列(例如列表、元组或字符串)中的元素。 **语法:** ```python for item in sequence: # 循环体 ``` **示例:** ```python numbers = [1, 2, 3, 4, 5] for number in numbers: print(number) ``` **4.2.2 while 循环** `while` 循环用于只要条件为真就重复执行一段代码块。 **语法:** ```python while condition: # 循环体 ``` **示例:** ```python count = 0 while count < 5: print(count) count += 1 ``` **4.2.3 循环控制语句** Python 提供了以下循环控制语句来控制循环的行为: - `break`:立即退出循环。 - `continue`:跳过当前循环迭代,继续执行下一迭代。 - `pass`:空语句,不执行任何操作。 **示例:** ```python numbers = [1, 2, 3, 4, 5] for number in numbers: if number == 3: break print(number) ``` **代码逻辑分析:** 此代码使用 `for` 循环遍历 `numbers` 列表。当 `number` 等于 3 时,`break` 语句会立即退出循环,因此不会打印 3 后的数字。 # 5.1 函数定义与调用 函数是 Python 中封装代码块的结构,允许在程序中重复使用代码,从而提高代码的可重用性和可维护性。 **函数定义** 函数定义使用 `def` 关键字,后面跟函数名和圆括号。圆括号内可以包含函数参数,用于接收外部传入的数据。 ```python def my_function(arg1, arg2): # 函数体 ``` **函数调用** 函数调用使用函数名和圆括号。圆括号内可以传递实际参数,用于向函数传递数据。 ```python my_function(10, 20) ``` **参数** 函数参数是传递给函数的数据。参数可以是任何 Python 数据类型,包括变量、常量、列表和字典。 **返回值** 函数可以返回一个值,使用 `return` 关键字。如果函数不返回任何值,则默认返回 `None`。 ```python def sum_numbers(num1, num2): return num1 + num2 ``` **示例** 下面是一个计算两个数字之和的函数示例: ```python def sum_numbers(num1, num2): """计算两个数字之和。 Args: num1 (int): 第一个数字。 num2 (int): 第二个数字。 Returns: int: 两个数字之和。 """ return num1 + num2 ```
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
点击查看下一篇
profit 百万级 高质量VIP文章无限畅学
profit 千万级 优质资源任意下载
profit C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

相关推荐

李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
专栏简介
欢迎来到 Python Web 开发合集!本专栏涵盖了从初学者到高级开发人员所需的一切知识。从 Python 基础到 Web 开发框架(如 Flask 和 Django),再到数据库、前端技术和部署策略,我们应有尽有。 我们的基础文章将引导您完成 Python 编程和 Web 开发的基本概念。进阶文章将深入探讨高级主题,例如 API 开发、缓存、日志记录和微服务。实战演练将为您提供动手经验,指导您构建各种 Web 应用程序,从博客到在线商店,再到社交媒体平台。 无论您是刚开始学习 Python 还是希望提升您的 Web 开发技能,本专栏都能为您提供全面的指南。加入我们,掌握 Python Web 开发的方方面面,构建强大且用户友好的 Web 应用程序。

专栏目录

最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

最新推荐

【从零开始构建卡方检验】:算法原理与手动实现的详细步骤

![【从零开始构建卡方检验】:算法原理与手动实现的详细步骤](https://site.cdn.mengte.online/official/2021/10/20211018225756166.png) # 1. 卡方检验的统计学基础 在统计学中,卡方检验是用于评估两个分类变量之间是否存在独立性的一种常用方法。它是统计推断的核心技术之一,通过观察值与理论值之间的偏差程度来检验假设的真实性。本章节将介绍卡方检验的基本概念,为理解后续的算法原理和实践应用打下坚实的基础。我们将从卡方检验的定义出发,逐步深入理解其统计学原理和在数据分析中的作用。通过本章学习,读者将能够把握卡方检验在统计学中的重要性

图像处理中的正则化应用:过拟合预防与泛化能力提升策略

![图像处理中的正则化应用:过拟合预防与泛化能力提升策略](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 图像处理与正则化概念解析 在现代图像处理技术中,正则化作为一种核心的数学工具,对图像的解析、去噪、增强以及分割等操作起着至关重要

机器学习中的变量转换:改善数据分布与模型性能,实用指南

![机器学习中的变量转换:改善数据分布与模型性能,实用指南](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20200531232546/output275.png) # 1. 机器学习与变量转换概述 ## 1.1 机器学习的变量转换必要性 在机器学习领域,变量转换是优化数据以提升模型性能的关键步骤。它涉及将原始数据转换成更适合算法处理的形式,以增强模型的预测能力和稳定性。通过这种方式,可以克服数据的某些缺陷,比如非线性关系、不均匀分布、不同量纲和尺度的特征,以及处理缺失值和异常值等问题。 ## 1.2 变量转换在数据预处理中的作用

贝叶斯方法与ANOVA:统计推断中的强强联手(高级数据分析师指南)

![机器学习-方差分析(ANOVA)](https://pic.mairuan.com/WebSource/ibmspss/news/images/3c59c9a8d5cae421d55a6e5284730b5c623be48197956.png) # 1. 贝叶斯统计基础与原理 在统计学和数据分析领域,贝叶斯方法提供了一种与经典统计学不同的推断框架。它基于贝叶斯定理,允许我们通过结合先验知识和实际观测数据来更新我们对参数的信念。在本章中,我们将介绍贝叶斯统计的基础知识,包括其核心原理和如何在实际问题中应用这些原理。 ## 1.1 贝叶斯定理简介 贝叶斯定理,以英国数学家托马斯·贝叶斯命名

推荐系统中的L2正则化:案例与实践深度解析

![L2正则化(Ridge Regression)](https://www.andreaperlato.com/img/ridge.png) # 1. L2正则化的理论基础 在机器学习与深度学习模型中,正则化技术是避免过拟合、提升泛化能力的重要手段。L2正则化,也称为岭回归(Ridge Regression)或权重衰减(Weight Decay),是正则化技术中最常用的方法之一。其基本原理是在损失函数中引入一个附加项,通常为模型权重的平方和乘以一个正则化系数λ(lambda)。这个附加项对大权重进行惩罚,促使模型在训练过程中减小权重值,从而达到平滑模型的目的。L2正则化能够有效地限制模型复

【LDA与SVM对决】:分类任务中LDA与支持向量机的较量

![【LDA与SVM对决】:分类任务中LDA与支持向量机的较量](https://img-blog.csdnimg.cn/70018ee52f7e406fada5de8172a541b0.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA6YW46I-c6bG85pGG5pGG,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. 文本分类与机器学习基础 在当今的大数据时代,文本分类作为自然语言处理(NLP)的一个基础任务,在信息检索、垃圾邮

数据增强新境界:自变量与机器学习模型的8种交互技术

![数据增强新境界:自变量与机器学习模型的8种交互技术](https://img-blog.csdnimg.cn/20200715224057260.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNzY3MTg3,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 数据增强与机器学习模型概述 在当今的数据驱动时代,机器学习已经成为解决各种复杂问题的关键技术之一。模型的性能直接取决于训练数据的质量和多样性。数据

【Lasso回归与岭回归的集成策略】:提升模型性能的组合方案(集成技术+效果评估)

![【Lasso回归与岭回归的集成策略】:提升模型性能的组合方案(集成技术+效果评估)](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/aa4b3b5d0c284c48888499f9ebc9572a.png) # 1. Lasso回归与岭回归基础 ## 1.1 回归分析简介 回归分析是统计学中用来预测或分析变量之间关系的方法,广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。在多元线性回归中,数据点拟合到一条线上以预测目标值。这种方法在有多个解释变量时可能会遇到多重共线性的问题,导致模型解释能力下降和过度拟合。 ## 1.2 Lasso回归与岭回归的定义 Lasso(Least

自然语言处理中的过拟合与欠拟合:特殊问题的深度解读

![自然语言处理中的过拟合与欠拟合:特殊问题的深度解读](https://img-blog.csdnimg.cn/2019102409532764.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNTU1ODQz,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 自然语言处理中的过拟合与欠拟合现象 在自然语言处理(NLP)中,过拟合和欠拟合是模型训练过程中经常遇到的两个问题。过拟合是指模型在训练数据上表现良好

大规模深度学习系统:Dropout的实施与优化策略

![大规模深度学习系统:Dropout的实施与优化策略](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6158c68b161eeaac6798855e68661dc2.png) # 1. 深度学习与Dropout概述 在当前的深度学习领域中,Dropout技术以其简单而强大的能力防止神经网络的过拟合而著称。本章旨在为读者提供Dropout技术的初步了解,并概述其在深度学习中的重要性。我们将从两个方面进行探讨: 首先,将介绍深度学习的基本概念,明确其在人工智能中的地位。深度学习是模仿人脑处理信息的机制,通过构建多层的人工神经网络来学习数据的高层次特征,它已

专栏目录

最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )