这篇文章主要介绍了Python如何实现强制数据类型转换,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
常用转换函数
函数 | 作用 |
int(x) | 将x转换成整数类型 |
float(x) | 将 x 转换成浮点数类型 |
complex(real, [,imag]) | 创建一个复数 |
str(x) | 将 x 转换为字符串 |
repr(x) | 将 x 转换为表达式字符串 |
eval(str) | 计算在字符串中的有效 Python 表达式,并返回一个对象 |
chr(x) | 将整数 x 转换为一个字符 |
ord(x) | 将一个字符 x 转换为它对应的整数值 |
hex(x) | 将一个整数 x 转换为一个十六进制字符串 |
oct(x) | 将一个整数 x 转换为一个八进制的字符串 |
示例:
pi = 3.14 print('pi:', int(pi)) # pi: 3 pi = 3 print('pi:', float(pi)) # pi: 3.0 complex1 = complex(1, 2) print(complex1) # (1+2j) age = 12 print('该同学今年%s岁了' % str(age)) # 该同学今年12岁了 print(repr('lily')) # "'lily'" x = 8 print(eval('x * 3')) # 24 print(chr(65)) # A print(ord('a')) # 97 print(hex(10)) # 0xa print(oct(10)) # 0o12 print(bin(10)) # 0b1010
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强制类型转换 隐式类型转换:隐式类型转换又称为自动类型转换,隐式类型转换可分为三种:算术转换、赋值转换和输出转换。 显式类型转换:显式类型转换又称为强制类型转换,指的是使用强制类型转换运算符,将一个变量或表达式转化成所需的类型,这种类型转换可能会造成数据的精度丢失。 数据有不同的类型,不同类型数据之间进行混合运算时必然涉及到类型的转换问题。 转换的方法有两种: 自动转换(隐式转换):遵循一定的规则
本文向大家介绍tensorflow 实现数据类型转换,包括了tensorflow 实现数据类型转换的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 tensorflow支持14种不同的类型,主要包括: 实数:tf.float32 tf.float64 整数:tf.int8 tf.int16 tf.int32 tf.int64 tf.unit8 布尔:tf.bool 复数:tf.complex64 tf.c
问题内容: 我有以下两节课: 和: 当我运行测试时,一切都是笨拙的。如果我将类型参数化更改为: 编译器抱怨,报告: 错误:类型不兼容的整数不能转换为T number = new Integer(11); 其中T是类型变量T扩展了在方法getSomeValue(boolean)中声明的Object 它同样对Double有所抱怨。为什么? 编辑:我犯了一个错误。这实际上是有效的代码。 现在我明白了@S
虽然 Python 是弱类型编程语言,不需要像 Java 或 C 语言那样还要在使用变量前声明变量的类型,但在一些特定场景中,仍然需要用到类型转换。 比如说,我们想通过使用 print() 函数输出信息“您的身高:”以及浮点类型 height 的值,如果在交互式解释器中执行如下代码: >>> height = 70.0 >>> print("您的身高"+height) Traceback (mos
我尝试通过methodhandles将方法链接在一起,其中一些方法来自泛型类型。如果函数返回泛型类型,我必须为MethodType指定Object.Class,但我看不到将其转换回泛型类型参数类型的简单方法。在大多数情况下,这没有问题,因为invoke似乎自动转换它们,但我必须创建mhs,它可以用InvokeExact运行。难道没有简单的方法使用MethodHandles进行强制转换吗? 我的测试
Go 语言是一种强类型语言,而且没有隐式转换。也就是说运算符左右的变量类型必须一致,若不一致就会报错。为了使用户更加的容易使用,所以 Go 语言提供了各个类型之间强制类型转换的内置方法。 1. 整型和浮点型互相转换 整型和浮点型变量之间的相互转换相对容易,只需使用强制类型转换标志 type(variable)就好了。需要注意的是,当高精度向低精度类型转换的时候,会失真。即浮点型向整型转换的时候会失