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机器学习之Python(4)：Python数据类型介绍

原创时间:2025-02-24 21:18 作者:管理员浏览量:118

在 Python 的编程世界里，数据类型是构建程序大厦的基石。无论你是刚踏入编程领域的小白，还是已经在代码江湖中闯荡许久的高手，熟练掌握 Python 的数据类型，都是写出高效、优雅代码的关键。从简单的整数、浮点数，到复杂的列表、字典，每一种数据类型都有其独特的用途和操作方法。接下来，就让我们一起深入探索 Python 数据类型的奥秘，看看它们如何在编程中发挥巨大的作用。

Python 基础数据类型

（一）整数（int）

整数，是 Python 中最基础的数据类型之一，用于表示没有小数部分的数值。在 Python 里，定义整数非常简单，直接输入数字即可，比如age = 25，这里的25就是一个整数类型，age则是一个被赋值为整数的变量。而且，Python 中的整数没有长度限制，只要机器内存足够，就能表示非常大的数，像big_number = 123456789012345678901234567890，Python 可以轻松处理。

整数的运算丰富多样，涵盖了加法、减法、乘法、除法、取余、指数等常见运算。加法如result = 5 + 3，结果为8；减法result = 10 - 4，结果是6；乘法result = 7 * 2，结果为14；除法中，/是普通除法，会返回浮点数，比如result = 15 / 2，结果是7.5，而//是整数除法运算符，它会返回不带小数的商，result = 15 // 2，结果为7 ；取余运算%用于获取除法后的余数，remainder = 15 % 4，结果是3；指数运算**用于计算一个数的幂次方，power = 2 ** 3，结果为8 。

（二）浮点数（float）

浮点数，用于表示带有小数部分的数字。它可以用十进制形式直接表示，像pi = 3.14159，也能用科学计数法表示，例如speed_of_light = 2.998e8（表示 2.998 乘以 10 的 8 次方）。在 Python 中定义浮点数和定义整数类似，直接赋值即可，如a = 0.1，b = 1.23e-5。

不过，浮点数运算时需要格外注意精度问题。因为计算机是以二进制存储浮点数的，而某些十进制小数无法精确转换为二进制，这就导致运算结果可能和预期有偏差。比如0.1 + 0.2，理论结果是0.3，但在 Python 中运行print(0.1 + 0.2)，输出的可能是0.30000000000000004 。

如果对精度要求较高，可以使用decimal模块。这个模块实现的十进制数运算，非常适合会计方面的应用和有高精度要求的场景。使用时，先引入模块import decimal ，然后用decimal.Decimal()来创建对象进行运算，如a = decimal.Decimal("10.0")，b = decimal.Decimal("3")，print(a / b)，得到的结果会比普通浮点数运算更精确。

（三）布尔值（bool）

布尔值是一种逻辑数据类型，在 Python 中，它只有True和False两个值，首字母必须大写。这两个值常用于条件判断和逻辑运算，是程序控制流程和逻辑判断的基础。

在条件判断中，比如判断一个人的年龄是否成年：

age = 20
if age >= 18:
    print("成年人")
else:
    print("未成年人")

这里age >= 18就是一个条件判断，结果为布尔值，如果age大于等于 18，返回True，执行print("成年人")，否则返回False，执行print("未成年人") 。

在逻辑运算中，Python 提供了and（与）、or（或）、not（非）三种逻辑运算符。and运算符连接两个布尔表达式，只有当两个表达式都为True时，结果才为True，否则为False，例如True and True结果是True，True and False结果是False ；or运算符连接两个布尔表达式，只要至少有一个表达式为True，结果就为True，只有两个表达式都为False时，结果才为False，如True or False结果是True，False or False结果是False ；not运算符用于对单个布尔表达式进行取反操作，not True结果是False，not False结果是True 。

Python 容器数据类型

（一）列表（list）

列表是 Python 中最常用的数据结构之一，它是一个可变、有序的集合，可以包含不同类型的元素。在 Python 里，创建列表非常简单，用方括号[]把元素括起来，元素之间用逗号隔开就行，像fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']，这个fruits列表就包含了三个字符串元素；mixed_list = [1, 'hello', 3.14, True]，这个mixed_list列表则包含了整数、字符串、浮点数和布尔值四种不同类型的元素。

访问列表元素时，通过索引就能轻松实现，索引从 0 开始。比如要访问fruits列表中的第一个元素'apple'，可以用fruits[0]；如果想从列表末尾开始访问，就使用负数索引，fruits[-1]获取的就是最后一个元素'cherry' 。

列表的操作方法丰富多样。添加元素时，append()方法能在列表末尾添加一个元素，fruits.append('orange')，这样fruits列表就变成了['apple', 'banana', 'cherry', 'orange']；insert()方法可以在指定索引位置插入元素，fruits.insert(1, 'grape')，此时fruits列表变为['apple', 'grape', 'banana', 'cherry', 'orange'] 。删除元素时，remove()方法用于移除列表中第一个匹配的元素，fruits.remove('banana')，fruits列表就成了['apple', 'grape', 'cherry', 'orange']；pop()方法能删除并返回指定索引位置的元素，默认是最后一个元素，removed_fruit = fruits.pop(2)，fruits列表变为['apple', 'grape', 'orange']，removed_fruit的值为'cherry' 。修改元素也很简单，直接通过索引重新赋值即可，fruits[1] = 'kiwi'，fruits列表就变成['apple', 'kiwi', 'orange'] 。

切片操作可以获取列表的一部分，fruits[1:3]会返回索引 1（包含）到索引 3（不包含）的元素，结果是['kiwi', 'orange']；fruits[:2]获取前两个元素，结果是['apple', 'kiwi']；fruits[2:]获取从索引 2 开始的所有元素，结果是['orange'] 。

列表推导式是一种非常强大的特性，能简洁地创建列表。比如要创建一个包含 1 到 10 的平方的列表，用列表推导式可以写成squares = [x**2 for x in range(1, 11)] ，得到的squares列表就是[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 。

（二）元组（tuple）

元组和列表类似，也是有序的元素集合，但元组最大的特点是不可变，一旦创建，就不能修改其元素。创建元组用圆括号()，元素之间同样用逗号隔开，像numbers = (1, 2, 3, 4, 5)，这是一个包含五个整数的元组；coordinates = (10.5, 20.3)，这是一个包含两个浮点数的元组。创建只包含一个元素的元组时，要在元素后面加个逗号，single_element_tuple = (42,)，不然 Python 会把它当成普通的括号表达式。

元组的访问方式和列表一样，通过索引来获取元素，numbers[0]得到的是1，coordinates[-1]得到的是20.3 。不过因为元组不可变，所以不能像列表那样修改元素，比如numbers[1] = 10这样的操作会报错。但如果元组中包含可变对象，像列表，那么可变对象本身是可以被修改的，my_tuple = (1, [2, 3], 4)，my_tuple[1].append(5)，此时my_tuple变为(1, [2, 3, 5], 4) 。

虽然元组不可变，但在一些场景中，它比列表更有优势，比如作为字典的键，或者在需要确保数据不被意外修改的情况下。而且元组的不可变性使得它在内存占用和性能上相对更高效，因为它不需要额外的空间来支持元素的修改操作。

（三）集合（set）

集合是一种无序、无重复元素的集合，它基于哈希表实现，这使得集合在判断元素是否存在时非常高效，时间复杂度接近 O (1) 。在 Python 中，创建集合可以用大括号{}，像fruits_set = {'apple', 'banana', 'cherry'}，也可以用set()函数，numbers_set = set([1, 2, 3, 4, 5]) 。需要注意的是，创建空集合只能用set()，因为{}创建的是空字典。

集合的常见操作方法有很多。添加元素时，add()方法用于添加单个元素，fruits_set.add('orange')，集合变为{'apple', 'banana', 'cherry', 'orange'}；update()方法可以添加多个元素，fruits_set.update(['kiwi', 'mango'])，集合变为{'apple', 'banana', 'cherry', 'orange', 'kiwi', 'mango'} 。删除元素时，remove()方法会移除指定元素，如果元素不存在会报错，fruits_set.remove('banana')，集合变为{'apple', 'cherry', 'orange', 'kiwi', 'mango'}；discard()方法也能移除指定元素，但元素不存在时不会报错，fruits_set.discard('grape')，集合不变。

集合还支持一些数学运算，比如交集、并集、差集等。假设有两个集合set1 = {1, 2, 3, 4}和set2 = {3, 4, 5, 6}，它们的交集set1.intersection(set2)结果是{3, 4}，表示两个集合中都有的元素；并集set1.union(set2)结果是{1, 2, 3, 4, 5, 6}，包含两个集合的所有元素；差集set1.difference(set2)结果是{1, 2}，表示在set1中但不在set2中的元素。

（四）字典（dict）

字典是一种键值对的集合，它的底层基于哈希表实现，这使得字典在查找、插入和删除操作上都非常高效，时间复杂度平均为 O (1) 。在 Python 中，字典用大括号{}创建，每个键值对之间用逗号隔开，键和值之间用冒号:连接，比如person = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'} 。这里'name'、'age'、'city'是键，'Alice'、25、'New York'是对应的值。

访问字典中的值通过键来实现，person['name']会返回'Alice' 。如果访问不存在的键，会抛出KeyError异常，为了避免这种情况，可以使用get()方法，person.get('gender', 'Unknown')，如果'gender'键不存在，就会返回默认值'Unknown' 。

字典的常见操作方法也不少。修改键值对时，直接赋值即可，person['age'] = 26，字典中的'age'值就被更新为26；添加新键值对同样直接赋值，person['email'] = 'alice@example.com'，字典就新增了一个键值对。删除键值对可以用del语句，del person['city']，字典中'city'键值对就被删除了；也可以用pop()方法，removed_value = person.pop('age')，person字典中'age'键值对被删除，同时removed_value会返回'age'对应的值26 。

字典推导式可以快速创建字典，比如要创建一个键为 1 到 5，值为键的平方的字典，可以写成squares_dict = {x: x**2 for x in range(1, 6)} ，得到的squares_dict字典就是{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25} 。

Python 其他数据类型

（一）字符串（str）

字符串是 Python 中用于表示文本的数据类型，它是一个不可变的字符序列。在 Python 里，定义字符串非常灵活，可以用单引号'、双引号"或三引号'''（或"""）括起来。比如message1 = 'Hello, World!'，message2 = "Python is awesome"，message3 = '''This is a multi - line string.

It can span multiple lines.''' 。单引号和双引号的作用基本相同，主要用于定义单行字符串，而三引号常用于定义多行字符串，在处理包含大量文本或需要保留换行格式的场景中非常实用，像文档注释、诗歌文本等。

字符串有许多常见的操作方法。获取字符串长度用len()函数，length = len('Hello')，length的值就是5 。修改大小写时，upper()方法将字符串转换为大写，'hello'.upper()返回'HELLO'；lower()方法将字符串转换为小写，'WORLD'.lower()返回'world' 。替换操作使用replace()方法，'I love Python'.replace('Python', 'programming')，会返回'I love programming' 。切割字符串用split()方法，'apple,banana,cherry'.split(',')，返回一个列表['apple', 'banana', 'cherry'] 。拼接字符串可以用+运算符，greeting = 'Hello,'+ 'Alice'，greeting的值为'Hello, Alice' 。

（二）NoneType

在 Python 中，None是一个特殊的对象，表示 “无” 或 “空”，它属于NoneType类型。None常被用作占位符，比如在变量尚未赋值或函数没有明确返回值时。当一个变量没有被赋予具体的值时，可以先将其赋值为None，user_name = None，表示这个变量暂时没有实际的用户名，后续可以再根据具体情况进行赋值。

函数如果没有使用return语句返回值，或者return后面没有跟任何表达式，默认返回None 。比如：

def greet():
    print('Hello!')
result = greet()
print(result)  # 输出None

这里greet函数没有返回值，所以result的值就是None 。在条件判断中，None被视为False，可以通过is关键字来判断一个变量是否为None，if user_name is None:，这种方式比使用==更准确，因为None是一个单例对象，只有一个实例，用is能确保判断的是同一个对象。

（三）字节（bytes）和字节数组（bytearray）

字节（bytes）和字节数组（bytearray）主要用于处理二进制数据，比如在文件 I/O、网络通信等场景中。bytes是不可变的字节序列，bytearray是可变的字节序列。

定义bytes类型可以用b前缀加上字符串，data = b'Hello'，这里data就是一个bytes对象；也可以使用bytes()函数，bytes(range(10))会创建一个包含 10 个字节的bytes对象，每个字节的值依次是 0 到 9 。定义bytearray类型用bytearray()函数，arr = bytearray(b'Hello')，arr就是一个bytearray对象，初始值是'Hello'的字节表示。

在文件操作中，读取二进制文件时会返回bytes类型数据，with open('image.jpg', 'rb') as f:

image_data = f.read()，这里image_data就是bytes类型，包含了图片的二进制数据。在网络通信中，发送和接收的数据通常也是以字节的形式传输，比如使用socket模块进行网络编程时，sock.send(b'Hello, Server!')，将bytes类型的数据发送到服务器。bytearray的可变性使得它在需要频繁修改二进制数据的场景中很有用，像在解析二进制协议数据时，如果需要对部分数据进行修改，就可以使用bytearray 。

数据类型的选择与应用场景

（一）根据需求选择数据类型

在实际编程中，选择合适的数据类型至关重要，它直接影响到程序的效率和可读性。如果需要一个可变的有序序列，用于存储和操作一组相关的数据，比如一个班级学生的成绩列表，就可以选择列表。列表的灵活性使得添加、删除和修改成绩变得轻松，能满足动态变化的数据需求。

当数据不需要被修改，像存储圆周率的近似值，或者函数返回多个固定值时，元组就派上用场了。元组的不可变性保证了数据的稳定性，也在一定程度上提高了程序的性能。

如果要存储具有映射关系的数据，比如一个单词及其对应的释义，字典就是最佳选择。通过键来快速查找对应的值，字典的这种特性使得查询操作非常高效。

（二）实际案例分析

以一个简单的学生信息管理系统为例，假设我们要管理学生的姓名、年龄、成绩和选课信息。学生姓名和年龄可以用字符串和整数类型存储，比如name = 'Tom'，age = 20 。

学生的成绩是一个可变的有序序列，不同课程的成绩会动态变化，所以可以用列表存储，scores = [85, 90, 78] ，分别代表不同课程的成绩。

学生的选课信息，每门课程和对应的成绩之间存在映射关系，适合用字典来存储，course_scores = {'Math': 85, 'English': 90, 'Science': 78} 。

通过综合运用这些数据类型，我们可以方便地实现学生信息的存储、查询、修改等操作。比如要查询某个学生的数学成绩，通过course_scores['Math']就能快速获取；要修改学生的年龄，直接对age变量重新赋值即可；要添加一门课程的成绩，往scores列表中追加元素，或者往course_scores字典中添加新的键值对就行。

总结

Python 的数据类型丰富多样，每种都有其独特的特性和适用场景。基础数据类型如整数、浮点数和布尔值，是进行数值计算和逻辑判断的基础；容器数据类型像列表、元组、集合和字典，为数据的组织和管理提供了强大的工具；字符串用于处理文本，NoneType表示空值，字节和字节数组则在二进制数据处理中发挥作用。在实际编程中，深入理解并正确选择数据类型，能让你的代码更加高效、简洁和易维护。

动动小手 !!!

来说两句吧