Python中的基本資料型態

Python 的資料型態主要分為數值型態、布林值型態、文字序列型態、字元組型態、序列型態、對映型態和集合型態。這些型態能夠在程式中靈活運用，以適應不同的需求。

使用 type() 函數來確認資料型態

在 Python 中，第一篇文章有提過，變數的資料型態可以隨著程式的運行而變化，因此如何確定變數的當前資料型態就顯得非常重要。type() 函數可以用來檢查一個變數的資料型態，隨時了解變數的型態，從而避免因為型態錯誤而導致的程式錯誤。
type()的使用方法如下:

數值資料型態介紹

數值資料型態在 Python 中扮演著基礎且重要的角色。數值資料型態主要包括整數 (int) 和浮點數 (float) 兩種。

• 整數型態 int
  在 Python 3 中，整數型態沒有大小限制，代表整數可以取任意大小，無論是正數還是負數。這讓 Python 能夠輕鬆處理極大或極小的整數值，且不會遇到溢出問題。

• 浮點數型態 float
  浮點數型態用來表示帶有小數點的數值。與整數型態一樣，浮點數在 Python 中也沒有大小限制，因此可以表示極為精確的小數。

數值資料型態的運算

• 在 Python 中，不同的數值型態之間可以進行運算，並且會自動進行型態轉換。例如：
  當整數與浮點數相加時，Python 會自動將整數轉換為浮點數，並且計算的結果也會是浮點數。
  這種自動型態轉換使得數值運算更加靈活且方便。下列為整數與浮點數相加時的運算:

• 由上面的例子知道整數與浮點數相加時，結果會是浮點數。此外，如果一個變數原本是整數型態，但最終儲存的值是浮點數，Python 會自動將該變數的型態轉換為浮點數型態。
  以下是變數從整數型態轉換為浮點數型態的範例：

• Python 還提供了強制型態轉換的方法:

1. int()：用於將一個數值型態強制轉換為整數。
2. float()：用於將一個數值型態強制轉換為浮點數。

常用的數值運算函數

Python 提供了多種用於數值運算的內建函數，例如：

• abs()：計算一個數值的絕對值。

• pow(x, y)：計算 x 的 y 次方。

• round(x, n)：將小數 x 四捨五入到小數點後 n 位。

科學記號表示法

若一個數字要轉換成科學記號，形式為 a * 10^n ， a 表示的是浮點數，這時將次方底數 10 改用E或e表示、
指數 n 則轉為一般數字，然後省略 * 符號，改為 E+n 或 e+n。

• 大於1的數值：例如 123456 的科學記號為 1.23456 * 10^5，
  表達式為 1.23456E + 5 或 1.23456e + 5。

• 小於1的數值：則E或e右邊是負值。例如 0.000123 的科學記號為 1.23 * 10^(-4)，
  表達式則為1.23E - 4或1.23e - 4。以下是科學記號的例子:

布林值資料型態介紹

布林值資料型態在 Python 中被稱為 bool，它僅有兩個值：True 和 False。這種型態在控制程式流程時尤其重要，通常用於條件判斷中。試試看列出布林值的資料型態：

記得使用布林值時，True 和 False 的開頭要大寫!

• 布林值與整數的轉換
  布林值可以強制轉換為整數型態，當原值是True時，將得到1；當原值是False時，將得到0，實際操作如下:

有時候布林值也可直接當作數值型態來看，True 被視為整數 1，而 False 被視為整數 0，這種特性使得布林值可以與整數值進行運算。接下來試試看將布林值與整數值相加，然後觀察變數最後的資料型態:

• 布林值為何為 False 的情況
  並非只有在明確判斷為 False 的情況下，布林值才會為 False。在 Python 中，以下情況也會被視為 False：
  布林值 False
  整數 0
  浮點數 0.0
  空字串 ''
  空串列 []
  空元組 ()
  空字典 {}
  空集合 set()
  None

結語

今天學習到的這兩種資料型態，讓我對如何有效的處理和轉換資料有了初步的理解，特別是在實際操作了數值運算和布林值運算後。
雖然還沒有將這兩種資料型態應用在其他方面，不過之前在學其他程式語言時，就有感受到True和False在條件判斷時的重要性，希望我之後學到Python的條件敘述時，能更靈活的運用和融會貫通。