Python Numerische Typen

Einführung

Willkommen in der zukunftsträchtigen Metropolis, einer super-technologischen Stadt, in der das Leben dank der Macht von Code und Robotik gedeiht. In Metropolis wird deine Rolle als ein residenter Coder spannend! Die Stadt ruft ihre geschickten Einwohner auf, die Energieverteilungsnetzwerk zu optimieren. Dazu musst du die Kernprogrammierungselemente von Python nutzen, insbesondere die numerischen Typen und Operationen.

Der Energierat der Stadt hat ein virtuelles Labor eingerichtet, in dem du experimentieren und dein Können in Python numerischen Typen entwickeln kannst. Deine Mission, sollte du sie annehmen, ist es, effizienten Python-Code zu schreiben, der komplexe Berechnungen durchführen, Energieeinheiten umwandeln und das Stromnetz der Stadt mit Zahlen und mathematischen Operationen ausgleichen kann.

Dein Ziel ist es, sicherzustellen, dass die Energie kontinuierlich in alle Ecken der Stadt fließt, Ausfälle zu vermeiden und eine grüne, effiziente Energieverteilung zu gewährleisten. Bereite dich auf die Arbeit mit Zahlen vor und nutze dein Wissen, um zum glänzenden zukunft von Metropolis beizutragen.

Grundlegende numerische Typen verstehen

In diesem Schritt wirst du dich mit den grundlegenden numerischen Typen von Python vertraut machen: ganzen Zahlen und Gleitkommazahlen. Schreiben wir einige Code, um grundlegende arithmetische Operationen durchzuführen und zu sehen, wie Python verschiedene numerische Typen behandelt.

Fügen Sie nun folgenden Code in /home/labex/project/numeric_types.py hinzu:

## Grundlegende arithmetische Operationen

## Addition
addition_result = 5 + 3
print("5 + 3 =", addition_result)

## Subtraktion
subtraction_result = 10 - 2
print("10 - 2 =", subtraction_result)

## Multiplikation
multiplication_result = 7 * 3
print("7 * 3 =", multiplication_result)

## Division (Gleitkommaergebnis)
division_result = 15 / 3
print("15 / 3 =", division_result)

## Ganzzahldivision (ganzzahliges Ergebnis)
floor_division_result = 15 // 2
print("15 // 2 =", floor_division_result)

## Modulo-Operation (Rest der Division)
modulus_result = 16 % 5
print("16 % 5 =", modulus_result)

## Exponenten (Potenz von)
exponent_result = 2 ** 3
print("2 ** 3 =", exponent_result)

Im obigen Skript führen wir Addition, Subtraktion, Multiplikation und verschiedene Arten der Division durch. Beachten Sie, wie die Division auch dann ein Gleitkommazahl ergibt, wenn beide Operanden ganze Zahlen sind.

Führen Sie Ihren Code im Terminal aus und beobachten Sie die Ergebnisse:

python3 /home/labex/project/numeric_types.py

Ihr Terminal sollte folgende Ausgabe zeigen:

5 + 3 = 8
10 - 2 = 8
7 * 3 = 21
15 / 3 = 5.0
15 // 2 = 7
16 % 5 = 1
2 ** 3 = 8

Umgang mit Gleitkommazahlen und Typumwandlung

Gleitkommazahlen, auch bekannt als floating-point numbers, sind Zahlen mit Dezimalpunkten. Python konvertiert automatisch ganze Zahlen in Gleitkommazahlen bei gemischten arithmetischen Operationen, die beide Typen involvieren. In diesem Schritt wirst du auch lernen, wie du zwischen ganzen Zahlen und Gleitkommazahlen umwandeln kannst, um den gewünschten numerischen Typ zu erreichen.

Fügen Sie folgenden Code in die Datei /home/labex/project/numeric_types.py nach Ihrem vorherigen Code hinzu:

## Umgang mit Gleitkommazahlen und Typumwandlung

## Mischen von ganzen Zahlen und Gleitkommazahlen
mix_result = 10 + 3.14
print("10 + 3.14 =", mix_result)

## Umwandeln einer ganzen Zahl in eine Gleitkommazahl
int_to_float = float(8)
print("float(8) =", int_to_float)

## Umwandeln einer Gleitkommazahl in eine ganze Zahl (beachte, dass dies abschneidet, statt abzurunden)
float_to_int = int(3.99)
print("int(3.99) =", float_to_int)

In diesem Code kannst du sehen, wie Python mit Operationen umgeht, die sowohl ganze Zahlen als auch Gleitkommazahlen involvieren. Wenn du dieses Skript ausführst, beachte die Konvertierung, die von int zu float und umgekehrt stattfindet.

Führen Sie Ihren Code im Terminal aus und betrachten Sie die Ausgaben:

python3 numeric_types.py

Ihr Terminal sollte folgende Ausgabe zeigen:

10 + 3.14 = 13.14
float(8) = 8.0
int(3.99) = 3

Komplexe Zahlen und weitere Operationen

Python unterstützt auch komplexe Zahlen, die der Form a + bj sind, wobei a der reelle Teil und b der imaginäre Teil ist. Lassen Sie uns einige Operationen mit komplexen Zahlen durchführen.

Fügen Sie Folgendes zu /home/labex/project/numeric_types.py hinzu:

## Umgang mit komplexen Zahlen

## Erstellen einer komplexen Zahl
complex_number = 3 + 4j
print("Komplexe Zahl:", complex_number)

## Zugreifen auf reellen und imaginären Teil
print("Reeller Teil:", complex_number.real)
print("Imaginärer Teil:", complex_number.imag)

## Konjugiert von einer komplexen Zahl
print("Konjugiert:", complex_number.conjugate())

Dieser Code demonstriert das Erstellen einer komplexen Zahl und das Zugreifen auf ihren reellen und imaginären Teil.

Führen Sie den Code aus:

python3 /home/labex/project/numeric_types.py

Ihr Terminal sollte folgende Ausgabe zeigen:

Komplexe Zahl: (3+4j)
Reeller Teil: 3.0
Imaginärer Teil: 4.0
Konjugiert: (3-4j)

Zusammenfassung

In diesem Labor hast du eine Reise durch die numerische Welt von Python begonnen. Beginnend mit den Grundlagen von ganzen Zahlen und Gleitkommazahlen hast du arithmetische Operationen erkundet, Typumwandlungen erlebt und in das Reich der komplexen Zahlen eindoriert.

Am Ende dieses Labors solltest du ein solides Verständnis der numerischen Typen von Python haben und das Vertrauen, diese Kenntnisse in realen Anwendungen anzuwenden.

Du hast nicht nur technische Fähigkeiten gewonnen, sondern auch zur wunderbaren Metropolis beigetragen, indem du eine effiziente und nachhaltige Energiefluss gewährleistet hast. Gut gemacht, und bleibe am Codieren für eine bessere Zukunft!