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Datentypen

Python Datentypen

Python besitzt die numerischen Datentypen

• int

• float

• complex

• bool

Python besitzt die sequenziellen Datentypen

• string

• list

• tuples

Zwei weitere Datentypen

• set

• dict

Bemerkung

Datentyp	Name	Art
int	ganze Zahlen	Numerischer Datentyp
float	Gleitkommazahlen	Numerischer Datentyp
complex	komplexe Zahlen	Numerischer Datentyp
bool	boolsche Werte	Numerischer Datentyp
string	Zeichenketten	Sequenzieller Datentyp
list	Listen	Sequenzieller Datentyp
tuple	Tupel	Sequenzieller Datentyp
set	Mengen	-
dict	Wörterbucher	-

Tipp

Diese Datentypen stellen die Basis der Programmiersprache Python dar. Ein genaues Studium dieser Datentypen ist in jeden Fall zu empfehlen.

ival = 1
type(ival)

int

fval = 3.45
type(fval)

float

cval = 1+2j
type(cval)

complex

bval = True
type(bval)

bool

sval = 'Hello'
type(sval)

str

lval = ['H','e','l','l','o']
type(lval)

list

tval = ('H','e','l','l','o')
type(tval)

tuple

sval = {'H','e','l','l','o'}
type(sval)

set

dval = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
type(dval)

dict

Modul Datentypen (Ausblick)

Tipp

Es können mit Hilfe von Python Modulen viele weitere Datentypen verwendet werden. Beispiele sind hier Module wie datetime, numpy, pandas oder pytorch. Wir können auch selber Datentypen definieren.

import datetime

datetime_object = datetime.datetime.now()
print(datetime_object)
print(type(datetime_object))

2021-08-02 16:10:22.909195
<class 'datetime.datetime'>

import numpy

array = numpy.random.rand(2,2)
print(array)
print(type(array))

[[0.74856782 0.06989968]
 [0.04282505 0.43535188]]
<class 'numpy.ndarray'>

import pandas

d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
df = pandas.DataFrame(data=d)
print(df)
print(type(df))

   col1  col2
0     1     3
1     2     4
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

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Boolesche Ausdrücke