Types numériques de Python

Introduction

Bienvenue dans la future Métropolis, une ville technologique ultra-avancée où la vie prospère grâce au pouvoir du code et des robots. Dans Métropolis, votre rôle de codageur résident va devenir passionnant! La ville appelle ses habitants expérimentés pour aider à optimiser le réseau de distribution d'énergie. Pour ce faire, vous devez maîtriser les éléments de programmation fondamentaux de Python, en particulier les types numériques et les opérations.

Le conseil énergétique de la ville a mis en place un laboratoire virtuel où vous pouvez expérimenter et développer votre maîtrise des types numériques de Python. Votre mission, si vous la choisissez d'accepter, est d'écrire du code Python efficace capable de réaliser des calculs complexes, de convertir les unités d'énergie et d'équilibrer le réseau électrique de la ville en utilisant des nombres et des opérations mathématiques.

Votre objectif est de vous assurer que l'énergie circule régulièrement dans tous les coins de la ville, en évitant les pannes et en garantissant une distribution verte et efficace de l'énergie. Préparez-vous à manipuler des nombres et à utiliser vos connaissances pour contribuer à l'avenir radieux de Métropolis.

Skills Graph

Comprendre les types numériques de base

Dans cette étape, vous allez vous familiariser avec les types numériques de base de Python : les entiers et les nombres à virgule flottante. Écrivons du code pour effectuer des opérations arithmétiques de base et voir comment Python gère différents types numériques.

Maintenant, ajoutez le code suivant à /home/labex/project/numeric_types.py :

## Opérations arithmétiques de base

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

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

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

## Division (résultat en virgule flottante)
division_result = 15 / 3
print("15 / 3 =", division_result)

## Division entière (résultat entier)
floor_division_result = 15 // 2
print("15 // 2 =", floor_division_result)

## Opération modulo (reste de la division)
modulus_result = 16 % 5
print("16 % 5 =", modulus_result)

## Exposants (puissance de)
exponent_result = 2 ** 3
print("2 ** 3 =", exponent_result)

Dans le script ci-dessus, nous effectuons des additions, des soustractions, des multiplications et différents types de divisions. Notez comment la division donne un résultat en virgule flottante même lorsque les deux opérandes sont des entiers.

Exécutez votre code dans le terminal et observez les résultats :

python3 /home/labex/project/numeric_types.py

Votre terminal devrait afficher :

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

Travailler avec les nombres à virgule flottante et le casting de type

Les nombres à virgule flottante, ou floats, sont des nombres avec des points décimaux. Python convertit automatiquement les entiers en floats dans les opérations arithmétiques mixtes impliquant les deux types. Dans cette étape, vous allez également apprendre à effectuer un casting entre entiers et floats pour obtenir le type numérique souhaité.

Ajoutez le code suivant à /home/labex/project/numeric_types.py après votre code précédent :

## Travailler avec les nombres à virgule flottante et le casting

## Mixer des entiers et des nombres à virgule flottante
mix_result = 10 + 3.14
print("10 + 3.14 =", mix_result)

## Convertir un entier en nombre à virgule flottante
int_to_float = float(8)
print("float(8) =", int_to_float)

## Convertir un nombre à virgule flottante en entier (notez que cela tronque plutôt que d'arrondir)
float_to_int = int(3.99)
print("int(3.99) =", float_to_int)

Dans ce code, vous allez voir comment Python gère les opérations impliquant à la fois des entiers et des nombres à virgule flottante. Lorsque vous exécutez ce script, notez la conversion qui se produit de l'entier au nombre à virgule flottante et vice versa.

Exécutez votre code dans le terminal et visualisez les résultats :

python3 numeric_types.py

Votre terminal devrait afficher :

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

Nombres complexes et autres opérations

Python prend également en charge les nombres complexes, qui sont de la forme a + bj, où a est la partie réelle et b est la partie imaginaire. Effectuons quelques opérations sur les nombres complexes.

Ajoutez le code suivant à /home/labex/project/numeric_types.py :

## Travailler avec les nombres complexes

## Création d'un nombre complexe
complex_number = 3 + 4j
print("Nombre complexe :", complex_number)

## Accès aux parties réelle et imaginaire
print("Partie réelle :", complex_number.real)
print("Partie imaginaire :", complex_number.imag)

## Conjugué d'un nombre complexe
print("Conjugué :", complex_number.conjugate())

Ce code montre comment créer un nombre complexe et accéder à ses parties réelle et imaginaire.

Exécutez le code :

python3 /home/labex/project/numeric_types.py

Votre terminal devrait afficher :

Nombre complexe : (3+4j)
Partie réelle : 3.0
Partie imaginaire : 4.0
Conjugué : (3-4j)

Sommaire

Dans ce laboratoire, vous avez entrepris un voyage dans le monde numérique de Python. En commençant par les bases des entiers et des nombres à virgule flottante, vous avez exploré les opérations arithmétiques, expérimenté les conversions de type et plongé dans le domaine des nombres complexes.

À la fin de ce laboratoire, vous devriez avoir une compréhension solide des types numériques de Python et la confiance d'appliquer ces connaissances dans des applications du monde réel.

Non seulement avez-vous acquis des compétences techniques, mais vous avez également contribué à la merveilleuse Métropolis en assurant un flux d'énergie efficace et durable. Bravo, et continuez à coder pour un avenir plus brillant!