Zahlen in Python verstehen

Python eignet sich hervorragend für numerische Berechnungen und bietet eine Vielzahl von Tools und Datentypen zur effizienten Behandlung von Zahlen. Dieses Tutorial behandelt die Kernkonzepte von Zahlen in Python, wobei der Schwerpunkt auf Datentypen, Typkonvertierungen und der Arbeit mit gebrochenen Zahlen liegt, um die Grundlage für fortgeschrittenere numerische Programmierung zu schaffen.

Python Zahl Datentypen

Python unterstützt hauptsächlich drei numerische Datentypen:

• int (Integer): Stellt ganze Zahlen dar (z. B. 10, -5, 0). Python-Integer können beliebig groß sein.
• float (Gleitkommazahl): Stellt Zahlen mit Nachkommastellen dar (z. B. 3.14, -2.5, 1e6). Sie werden in einem Format ähnlich der wissenschaftlichen Notation gespeichert.
• complex (Komplex): Stellt komplexe Zahlen mit Real- und Imaginärteil dar (z. B. 2 + 3j). Das Format ist a + bj, wobei ‚a‘ der Realteil und ‚b‘ der Imaginärteil ist.

Beispiel:

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

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

Python Zahl Typkonvertierung

Python bietet eingebaute Funktionen für die nahtlose Konvertierung zwischen Zahlentypen:

• int(): Konvertiert in eine ganze Zahl. Bei Gleitkommazahlen wird der Nachkommaanteil abgeschnitten (nicht gerundet).
• float(): Konvertiert in eine Gleitkommazahl.
• complex(): Konvertiert in eine komplexe Zahl. Sie können den Real- und Imaginärteil angeben (z. B. complex(5, 2) ergibt (5+2j)).

Beispiel:

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

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

Der Versuch, einen nicht-numerischen String zu konvertieren (z. B. int("hello")), führt zu einem ValueError.

Arbeiten mit gebrochenen Zahlen (Floats)

Gebrochene Zahlen werden mit dem Datentyp float behandelt. Pythons Floats entsprechen dem IEEE 754-Standard, was bedeutet, dass es inhärente Genauigkeitseinschränkungen gibt. Dies kann zu geringfügigen Ungenauigkeiten bei Berechnungen führen, insbesondere bei sehr großen oder sehr kleinen Zahlen.

Beispiel:

pi = 3.14159
radius = 5.0
area = pi * radius * radius
print(f"Die Fläche des Kreises ist: {area}")

Genauigkeit und Einschränkungen

Das Verständnis der Gleitkommagenauigkeit ist entscheidend. Obwohl dies im Allgemeinen ausreichend ist, sollten Sie für Anwendungen, die absolute Genauigkeit erfordern (z. B. Finanzberechnungen), das Modul decimal verwenden, das dezimale Arithmetik mit beliebiger Genauigkeit bietet.

Weiterführende Erkundung: Numerische Bibliotheken

Für fortgeschrittene numerische Berechnungen bietet Python leistungsstarke Bibliotheken wie NumPy und SciPy. Diese Bibliotheken bieten optimierte Funktionen und Datenstrukturen für die effiziente Verarbeitung großer Datensätze und die Durchführung komplexer mathematischer Operationen.