python_运算符与表达式

内容导读

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内容图文

运算符与表达式

• python运算符

  运算符	功能说明
  +	算术加法，列表、元组、字符串合并与连接，正号
  -	算术减法，集合差集，相反数
  *	算术乘法，序列重复
  /	真除法
  //	求整商，但如果操作数中有实数的话，结果为实数形式的整数
  %	求余数，字符串格式化
  **	幂指数
  <,<=,>,>=,==,!=	(值)大小比较，集合的包含关系比较
  or	逻辑或
  and	逻辑与
  not	逻辑非
  in	成员测试
  is	对象同一性测试，即测试是否为同一对象或内存地址是否相同
  |,^,&,<<,>>,~	位或，位异或，位与，左移位，有移位，位求反
  &,|,^	集合交集、并集、对称差集
  @	矩阵相乘运算符

算术运算符

• +运算符除了用于算术加法以外，还可以用于列表、元组、字符串的连接，但不支持不同类型的对象之间相加或连接

  >>> [1,2,3] + [4,5,6]
  [1, 2, 3, 4, 5, 6]
  >>> (1,2,3) + (4,)
  (1, 2, 3, 4)
  >>> 'abc' + '1234'
  'abc1234'
  >>> 'A' + 1   # 不支持字符与数字相加，抛出异常
  Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
  TypeError: must be str, not int
  >>> True + 3
  4
  >>> False + 3
  3

• *运算符除了表示算术乘法，还可用与列表、元组、字符串这几个序列类型与整数的乘法，表示序列元素的重复，生成新的序列对象。字典和集合不支持与整数的相乘，因为其中的元素是不允许重复的。

  >>> True*3
  3
  >>> False * 4
  0
  >>> [1,2,3] * 3
  [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]
  >>> (1,2,3) * 2
  (1, 2, 3, 1, 2, 3)
  >>> 'abc'*3
  'abcabcabc'

• 运算符/和//在python中分别表示算术除法和算术求整商

  >>> 3/2
  1.5
  >>> 15 // 4
  3
  >>> 15.0 // 4
  3.0
  >>> -15 // 4  # 向下取整
  -4

• %运算符可以用与整数或实数的求余数运算，还可以用于字符串格式化，但是并不推荐这种用法

  >>> 789 % 23
  7
  >>> 123.45 % 3.2
  1.849999999999996
  >>> '%c,%d'%(65,65)
  'A,65'
  >>> '%f,%s'%(65,65)
  '65.000000,65'

• **运算符表示幂乘，等价与内置函数pow()

  >>> 3 ** 2
  9
  >>> pow(3,2,8) # 等价于(3**2)%8
  1
  >>> 9 ** 0.5
  3.0
  >>> (-9)**0.5 # 可以计算负数的平方根
  (1.8369701987210297e-16+3j)

关系运算符

• python关系运算符最大的特点是可以连用，其含义于我们日常的理解完全一致。使用关系运算符的一个最中要的前提是，操作数之间必须可以比较大小。

  >>> 1<3<5 # 等价于1<3 and 3<5
  True
  >>> 1<5>2
  True
  >>> 1>6<8
  False
  >>> 1>6<math.sqrt(9) # 具有惰性求值或者逻辑短路的特点
  False
  >>> 1<6<math.sqrt(9)
  Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
  NameError: name 'math' is not defined
  >>> import math
  >>> 1<6<math.sqrt(9)
  False
  >>> 'Hello'>'world' # 比较字符串的大小
  False
  >>> {1,2,3}<{1,2,3,4} # 测试是否是子集 
  True
  >>> [1,2,3]<[1,2,4] # 比较列表的大小
  True
  >>> [1,2,3]<[1,2,3] 
  False
  >>> [1,2,3]<[1,1,4]
  False
  >>> 'Hello'>3 # 字符串和数字不能比较
  Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
  TypeError: '>' not supported between instances of 'str' and 'int'
  >>> {1,2,3}=={3,2,1}  # 测试两个集合是否相等
  True
  >>> {1,2,4}>{1,2,3}
  False
  >>> {1,2,4}>{1,2}  # 测试是否子集True>>> {1,2,4}>{1,2,4}False

成员测试运算符in与同一性测试运算符is

• 成员测试运算符in

  >>> 3 in [1,2,3]
  True
  >>> 5 in range(1,10,1) # range()是用来生成指定范围数字的内置函数
  True
  >>> 'abc' in 'abcfhdgd'
  True
  >>> for i in (3, 5, 7):
  ...   print(i,end='\t')
  ...
  3       5       7       >>>
  ?

• 同一性测试运算符is

  测试两个对象是否是同一个，如果两个对象是同一个，两者具有相同的地址

  >>> 3 is 3
  True
  >>> x = [300, 300, 300] # 基于值的内存管理，同一个值在内存中只有一份
  >>> x[0] is x[1]
  True
  >>> x = [1, 2, 3]
  >>> y = [1, 2, 3]
  >>> x is y
  False
  >>> x[0] is y[0]
  True
  >>> x.append(4)
  >>> x
  [1, 2, 3, 4]
  >>> x = y
  >>> x
  [1, 2, 3]
  >>> x is y
  True
  >>> x.append(4)
  >>> x
  [1, 2, 3, 4]
  >>> y
  [1, 2, 3, 4]
  >>>

位运算与集合运算

• 位运算符只能用于整数

• 位运算规则

  # 位与运算&
  1 & 1 = 1
  1 & 0 = 0 & 1 = 0 & 0 = 0
  # 位或运算
  1 | 1 = 1 | 0 = 1
  0 | 1 = 1
  0 | 0 = 0
  # 位异或运算
  1 ^ 1 = 0 ^ 0 = 0
  0 ^ 1 = 1 ^ 0 = 1
  # 左位移时右侧补0，每左位移一位相当于乘以2；右位移时左侧补0，每右位移一位相当于除以2

• 示例

  >>> 3 << 2
  12
  >>> 23 >> 2
  5
  >>> 3 & 7
  3
  >>> 3 | 8
  11
  >>> 3 ^ 5
  6

• 集合的并集、交集、对称差集、差集

  >>> {1, 2, 3} | {3, 4, 5} # 并集
  {1, 2, 3, 4, 5}
  >>> {1, 2, 3} & {3, 4, 5} # 交集
  {3}
  >>> {1, 2, 3} ^ {3, 4, 5} # 对称差集
  {1, 2, 4, 5}
  >>> {1, 2, 3} - {3, 4, 5} # 差集
  {1, 2}

逻辑运算符

• 逻辑运算符and、or、not常用来连接条件表达式构成更加复杂的条件表达式，并且and和or具有惰性求值或逻辑短路的特点；注意：运算符and和or并不一定会返回True或False，而是得到最后一个被计算的表达式的值，但是运算符not一定会返回True或False。

  >>> 3 > 5 and a > 5
  False
  >>> 3 > 5 or a > 5
  Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
  NameError: name 'a' is not defined
  >>> 3 < 5 or a > 5
  True
  >>> 3 and 6
  6
  >>> 3 and 5 > 2
  True
  >>> 3 not in [1, 2, 3]
  False
  >>> 3 is not 5
  True
  >>> not 3
  False
  >>> not 0
  True
  >>>

矩阵运算符@

>>> import numpy        # numpy是用于科学计算的Python扩展库
>>> x = numpy.ones(3)   # ones()函数用于生成全1矩阵，参数表示矩阵大小
>>> m = numpy.eye(3) * 3    # eye()函数用于生成单位矩阵
>>> m[0,2] = 5
>>> m[2,0] = 3
>>> x
array([1., 1., 1.])
>>> m
array([[3., 0., 5.],
       [0., 3., 0.],
       [3., 0., 3.]])
>>> x@m
array([6., 3., 8.])

内容总结

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