3-1-2-8. Integers and Floats

https://docs.python.org/3/tutorial/floatingpoint.html

So far, most of the numbers we’ve been working with have been whole numbers or integers.

However, as you may have noticed other types of numbers do exist in Python.

Here, dividing one integer by another gives us a number that isn’t an integer 0.75.

In Python and computing in general,

we represent such a number as a float,

which is short for floating point number.

A float is a real number that uses

a decimal point to allow numbers with fractional values.

Even if one integer divides another exactly,

the result will be a float.

The int and float are actually two kinds of data types.

In Python, every object you encounter will have a type.

An object’s type defines which operators and

functions will work on that object and how they work.

You can check the type of any object directly using the built-in function type.

Here you can see that the type of a number without

a decimal and a number with a decimal are different in Python.

To make an int,

just give a whole number without a decimal point.

Here is an int.

To make a float, include a decimal point.

If the number itself is actually a whole number,

that’s okay, you don’t even have to put anything after the decimal point.

These are both floats.

An operation involving an int and a float always produces a float.

Sometimes, you might need to manually convert one numeric type to another.

And you can do that by constructing new objects of those types with int and float.

When we convert a float to an int,

the part of the number after the decimal point

is cut off which means that no rounding occurs.

49.7 is cut to 49.

4.0 calculated from 16 divided by 4 is cut to 4.

Converting from int to float adds decimal zero to the end of the number.

So, we’ve seen Python’s two main numeric types:

integers and floating point numbers. What are they good for?

There are many times when you might need to count items or

need to rely on the result of a computation being an integer.

For example, let’s say you want to count how many people showed up at your dinner party.

You can’t count 0.47 of a person,

so you use an integer.

If what you’re working on isn’t necessarily a whole number,

a float is the type you’re looking for.

For example, let’s say you made five pies for

your dinner party and you want to keep track of the amount of pie left.

People usually take one-sixth of a slice.

Once one slice is taken,

you’re down to 4.83 pies,

so you use a float.

Floating point numbers are approximations of the numbers they’re opposed to represent.

This is necessary because floats can represent an enormous range of numbers.

So, in order to fit numbers in computer memory,

Python must use approximations.

This trade off can sometimes have surprising results.

Because the float or approximation for 0.1 is actually slightly more than zero 0.1,

when add several of them together we can see a difference

between the mathematically correct answer and the one that Python creates.

In most contexts, these small differences are

irrelevant but it’s important to know that they’re there.

You can read more about this in the instructor notes.

지금까지 우리가 작업한 대부분의 숫자는 정수 또는 정수였습니다.

그러나 Python에는 다른 유형의 숫자가 존재한다는 것을 알 수 있습니다.

여기서 하나의 정수를 다른 정수로 나누면 정수 0.75가 아닌 숫자가 나옵니다.

파이썬과 일반적인 컴퓨팅에서,

우리는 float와 같은 숫자를 나타냅니다.

부동 소수점 수의 약자입니다.

float는 다음을 사용하는 실수입니다.

소수 값이 있는 숫자를 허용하는 소수점.

하나의 정수가 다른 정수를 정확히 나누어도

결과는 float가 됩니다.

int와 float는 실제로 두 종류의 데이터 유형입니다.

Python에서 만나는 모든 객체에는 유형이 있습니다.

객체의 유형은 어떤 연산자와

함수는 해당 개체와 작동 방식에서 작동합니다.

내장 함수 유형을 사용하여 모든 객체의 유형을 직접 확인할 수 있습니다.

여기에서 없는 숫자의 유형을 볼 수 있습니다.

십진수와 십진수가 있는 숫자는 파이썬에서 다릅니다.

int를 만들려면,

소수점 없이 정수만 주면 됩니다.

여기 int가 있습니다.

부동 소수점을 만들려면 소수점을 포함하십시오.

숫자 자체가 실제로 정수인 경우

괜찮습니다. 소수점 뒤에 아무 것도 넣지 않아도 됩니다.

둘 다 수레입니다.

int 및 float를 포함하는 작업은 항상 float를 생성합니다.

한 숫자 유형을 다른 숫자 유형으로 수동으로 변환해야 하는 경우가 있습니다.

그리고 int 및 float를 사용하여 해당 유형의 새 객체를 구성하여 이를 수행할 수 있습니다.

float를 int로 변환할 때,

소수점 이하 숫자 부분

반올림이 발생하지 않음을 의미합니다.

49.7은 49로 줄어듭니다.

16을 4로 나눈 4.0은 4로 줄어듭니다.

int에서 float로 변환하면 숫자 끝에 십진수 0이 추가됩니다.

그래서 우리는 Python의 두 가지 주요 숫자 유형을 보았습니다.

정수 및 부동 소수점 숫자. 그들은 무엇을 위해 좋은가?

항목을 세거나 계산해야 하는 경우가 많습니다.

정수가 되는 계산 결과에 의존해야 합니다.

예를 들어 저녁 파티에 몇 명이 참석했는지 계산하고 싶다고 가정해 보겠습니다.

사람의 0.47을 셀 수 없습니다.

그래서 정수를 사용합니다.

작업 중인 항목이 반드시 정수가 아닌 경우

float는 찾고 있는 유형입니다.

예를 들어 다음을 위해 파이 5개를 만들었다고 가정해 보겠습니다.

저녁 파티에서 남은 파이의 양을 추적하고 싶습니다.

사람들은 보통 슬라이스의 6분의 1을 먹습니다.

한 조각을 떼면,

4.83파이까지 떨어졌습니다.

그래서 당신은 float를 사용합니다.

부동 소수점 숫자는 나타내지 않는 숫자의 근사치입니다.

이것은 float가 엄청난 범위의 숫자를 나타낼 수 있기 때문에 필요합니다.

따라서 컴퓨터 메모리에 숫자를 맞추려면

Python은 근사치를 사용해야 합니다.

이 절충은 때때로 놀라운 결과를 초래할 수 있습니다.

0.1에 대한 float 또는 근사값은 실제로 0.1보다 약간 더 크므로,

몇 개를 함께 추가하면 차이점을 볼 수 있습니다

수학적으로 정답과 파이썬이 생성한 답 사이.

대부분의 상황에서 이러한 작은 차이는

관련이 없지만 그들이 거기에 있다는 것을 아는 것이 중요합니다.

이에 대한 자세한 내용은 강사 노트에서 확인할 수 있습니다.

https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/

https://atom.io/packages/linter-python-pep8

https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/148677/why-is-80-characters-the-standard-limit-for-code-width

One thing you might have noticed is that in a single line of Python,

whitespace doesn’t really affect how your code works.

For example, this will give exactly the same output as this, however.

That doesn’t mean that these lines are equally good lines of code.

Learning how to write clear and readable code is

critical for others in your company and future you to understand.

Here are some best practices for code style in Python.

When you call a function like print,

put the opening parentheses straight after the name of the function,

like here. Not like this.

Don’t put extra spaces immediately inside the parentheses either.

So, this is good. But this isn’t.

If you are mixing operators with

different priorities like multiplication and subtraction,

then you might like to add a space around the lower priority,

in this case subtraction,

to make the code easier to read.

See how this is slightly harder to comprehend for operation order.

Don’t write extremely long lines of code.

They’re hard to understand.

People commonly limit themselves to lines that are 79 or 99 characters long.

If you feel like you need to write longer lines,

consider rewriting, simplifying, or separating your code into multiple lines.

These conventions come from the Python developers guide,

which has a style guide called PEP 8, which is linked below.

There’s a lot in there.

Don’t worry, you don’t need to digest it all now.

Why are these conventions important?

Although how you format the code doesn’t affect how it runs,

following standard style guidelines makes code

easier to read and consistent among different developers on a team.

So, it’s a good idea to follow the guidelines,

even with one line expressions.

It will be useful to refer back to PEP 8 once in a while to get your Python style right.

Later, we’ll also learn about tools that can check your code for you,

and provide suggestions based on PEP 8 guidelines.

여러분이 눈치채셨을 수도 있는 한 가지는 파이썬의 한 줄에서,

공백은 코드 작동 방식에 실제로 영향을 미치지 않습니다.

예를 들어 이것은 이것과 정확히 동일한 출력을 제공합니다.

그렇다고 해서 이 줄이 똑같이 좋은 코드 줄은 아닙니다.

명확하고 읽기 쉬운 코드를 작성하는 방법을 배우는 것은

회사의 다른 사람들과 귀하가 이해해야 할 미래에 중요합니다.

다음은 Python의 코드 스타일에 대한 몇 가지 모범 사례입니다.

print와 같은 함수를 호출할 때,

함수 이름 바로 뒤에 여는 괄호를 넣고,

여기처럼. 이건 아니야.

괄호 안에 바로 공백을 넣지 마십시오.

그래서, 이것은 좋습니다. 그러나 이것은 아닙니다.

연산자를 혼합하는 경우

곱셈과 뺄셈과 같은 다른 우선 순위,

그런 다음 낮은 우선 순위 주위에 공백을 추가할 수 있습니다.

이 경우 빼기,

코드를 읽기 쉽게 만들기 위해.

이것이 작업 순서에 대해 이해하기가 약간 더 어려운 방법을 참조하십시오.

너무 긴 코드 줄을 작성하지 마십시오.

그들은 이해하기 어렵습니다.

사람들은 일반적으로 79자 또는 99자 길이의 줄로 제한합니다.

더 긴 줄을 써야 한다고 생각되면,

코드를 재작성, 단순화 또는 여러 줄로 분리하는 것을 고려하십시오.

이러한 규칙은 Python 개발자 가이드에서 가져온 것입니다.

아래에 링크된 PEP 8이라는 스타일 가이드가 있습니다.

거기에 많이 있어요.

걱정하지 마십시오. 이제 모든 것을 소화할 필요가 없습니다.

이러한 규칙이 중요한 이유는 무엇입니까?

코드 형식을 지정하는 방법은 실행 방법에 영향을 미치지 않지만

표준 스타일 지침을 따르면 코드가 만들어집니다.

팀의 여러 개발자 간에 읽기 쉽고 일관성이 있습니다.

따라서 지침을 따르는 것이 좋습니다.

한 줄 표현으로도.

파이썬 스타일을 올바르게 하기 위해 가끔씩 PEP 8을 다시 참조하는 것이 유용할 것입니다.

나중에 코드를 확인할 수 있는 도구에 대해서도 배우게 됩니다.

PEP 8 지침에 따라 제안을 제공합니다.

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