Python में संख्याओं को समझना

Python संख्यात्मक गणना में उत्कृष्ट है, संख्याओं को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए कई प्रकार के उपकरण और डेटा प्रकार प्रदान करता है। यह ट्यूटोरियल Python में संख्याओं की मुख्य अवधारणाओं का पता लगाता है, जिसमें डेटा प्रकार, प्रकार रूपांतरण और भिन्नात्मक संख्याओं के साथ काम करना शामिल है, जो अधिक उन्नत संख्यात्मक प्रोग्रामिंग के लिए आधार तैयार करता है।

Python संख्या डेटा प्रकार

Python मुख्य रूप से तीन संख्यात्मक डेटा प्रकारों का समर्थन करता है:

• int (पूर्णांक): पूर्ण संख्याओं का प्रतिनिधित्व करता है (जैसे, 10, -5, 0)। Python पूर्णांक मनमाने ढंग से बड़े हो सकते हैं।
• float (फ़्लोटिंग-पॉइंट): भिन्नात्मक भागों वाली संख्याओं का प्रतिनिधित्व करता है (जैसे, 3.14, -2.5, 1e6)। वे वैज्ञानिक संकेतन के समान प्रारूप में संग्रहीत होते हैं।
• complex (संकुल): वास्तविक और काल्पनिक भागों वाली सम्मिश्र संख्याओं का प्रतिनिधित्व करता है (जैसे, 2 + 3j)। प्रारूप a + bj है, जहाँ ‘a’ वास्तविक भाग है और ‘b’ काल्पनिक भाग है।

उदाहरण:

integer_var = 10
float_var = 3.14
complex_var = 2 + 3j

print(type(integer_var))  # आउटपुट: <class 'int'>
print(type(float_var))    # आउटपुट: <class 'float'>
print(type(complex_var))  # आउटपुट: <class 'complex'>

Python संख्या प्रकार रूपांतरण

Python संख्या प्रकारों के बीच सहज रूपांतरण के लिए अंतर्निहित फ़ंक्शन प्रदान करता है:

• int(): पूर्णांक में परिवर्तित करता है। फ़्लोट्स के लिए, भिन्नात्मक भाग काट दिया जाता है (गोल नहीं किया जाता है)।
• float(): फ़्लोटिंग-पॉइंट संख्या में परिवर्तित करता है।
• complex(): सम्मिश्र संख्या में परिवर्तित करता है। आप वास्तविक और काल्पनिक भाग निर्दिष्ट कर सकते हैं (जैसे, complex(5, 2) का परिणाम (5+2j) होता है)।

उदाहरण:

x = 10.5
y = int(x)  # y 10 हो जाता है
z = float(10) # z 10.0 हो जाता है
w = complex(5, 2) # w (5+2j) हो जाता है

print(y, type(y))  # आउटपुट: 10 <class 'int'>
print(z, type(z))  # आउटपुट: 10.0 <class 'float'>
print(w, type(w))  # आउटपुट: (5+2j) <class 'complex'>

गैर-संख्यात्मक स्ट्रिंग (जैसे, int("hello")) को परिवर्तित करने का प्रयास करने पर ValueError उत्पन्न होगा।

भिन्नात्मक संख्याओं (फ़्लोट्स) के साथ कार्य करना

भिन्नात्मक संख्याओं को float डेटा प्रकार का उपयोग करके संभाला जाता है। Python के फ़्लोट IEEE 754 मानक का पालन करते हैं, जिसका अर्थ है कि अंतर्निहित परिशुद्धता सीमाएँ हैं। यह गणनाओं में मामूली अशुद्धियाँ पैदा कर सकता है, खासकर बहुत बड़ी या बहुत छोटी संख्याओं के साथ।

उदाहरण:

pi = 3.14159
radius = 5.0
area = pi * radius * radius
print(f"वृत्त का क्षेत्रफल है: {area}")

परिशुद्धता और सीमाएँ

फ़्लोटिंग-पॉइंट परिशुद्धता को समझना महत्वपूर्ण है। जबकि आम तौर पर पर्याप्त है, पूर्ण परिशुद्धता की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों (जैसे, वित्तीय गणना) के लिए, decimal मॉड्यूल का उपयोग करने पर विचार करें, जो मनमाने ढंग से-परिशुद्ध दशमलव अंकगणित प्रदान करता है।

आगे की खोज: संख्यात्मक लाइब्रेरी

उन्नत संख्यात्मक गणना के लिए, Python NumPy और SciPy जैसी शक्तिशाली लाइब्रेरी प्रदान करता है। ये लाइब्रेरी बड़े डेटासेट को संभालने और जटिल गणितीय संचालन को कुशलतापूर्वक करने के लिए अनुकूलित फ़ंक्शन और डेटा संरचनाएँ प्रदान करती हैं।