Python數據類型詳解：十個你必須掌握的類型
今天，我們將一起探索Python中那些至關重要的數據類型。Python以其簡潔明了的語法著稱，而數據類型正是構建強大程序的基石。讓我們逐一揭開它們的神秘面紗，從基礎到進階，一步步深入。
1. 整型（int）
整型是最基本的數據類型之一，用于表示整數。在Python中，無論是正數、負數還是零，都是整型的范疇。
# 示例
number = 42 # 正整數
print(number, type(number)) # 輸出：42 <class 'int'>
negative_number = -7 # 負整數
print(negative_number, type(negative_number))小貼士：Python 3中，整型是無限精度的，意味著你可以處理任意大小的整數，只要你的內存足夠。
2. 浮點型（float）
浮點型用于表示小數，日常生活中常見的數字運算大多涉及浮點數。
pi = 3.14159 # 圓周率
print(pi, type(pi)) # 輸出：3.14159 <class 'float'>注意：浮點數運算可能會有精度問題，因為它們是基于二進制表示的。
3. 字符串（str）
字符串用于存儲文本信息，用單引號、雙引號或三引號包圍。
greeting = "Hello, Python!"
print(greeting) # 輸出：Hello, Python!技巧：可以使用加號（+）連接字符串，或者使用乘號（*）重復字符串。
hello_world = "Hello" + " " + "World"
print(hello_world)
hello_3_times = "Hello " * 3
print(hello_3_times)4. 布爾型（bool）
布爾型只有兩個值：True 和 False，常用于邏輯判斷。
is_python_fun = True
print(is_python_fun, type(is_python_fun)) # 輸出：True <class 'bool'>實踐：布爾值在條件語句中極為重要，如 if is_python_fun:。
5. 列表（list）
列表是一種可變的有序集合，可以包含不同類型的元素。
my_list = [1, 'apple', 3.14]
print(my_list) # 輸出：[1, 'apple', 3.14]特性：列表支持索引、切片、添加和刪除元素等操作。
my_list.append('banana') # 添加元素
print(my_list)6. 元組（tuple）
元組類似于列表，但它是不可變的，一旦創建就不能修改。
coordinates = (3, 4) # 二維坐標
print(coordinates, type(coordinates)) # 輸出：(3, 4) <class 'tuple'>用法：元組常用于表示不應被改變的數據集合，如函數返回多個值時。
7. 字典（dict）
字典是一種無序的鍵值對集合，非常適合做映射。
person = {'name': 'Alice', 'age': 30}
print(person['name']) # 輸出：Alice技巧：使用字典時，鍵必須是唯一的且不可變，如字符串、數字或元組。
8. 集合（set）
集合是一個無序且不重復的元素序列，非常適合用于去重操作。
unique_numbers = {1, 2, 3, 3, 4}
print(unique_numbers) # 輸出：{1, 2, 3, 4}應用：集合支持數學中的并集、交集等操作。
9. NoneType
None 是Python中的一個特殊類型，表示沒有值或空。
no_value = None
print(no_value, type(no_value)) # 輸出：None <class 'NoneType'>注意：在檢查變量是否為空時，經常會用到if variable is None:。
10. 類型轉換
Python允許在不同類型之間進行轉換，如 int(), str(), float() 等。
age_str = "25"
age_int = int(age_str) # 轉換為整型
print(age_int)警告：類型轉換時要注意數據的兼容性，避免出現錯誤。
實戰案例：數據分析入門
假設我們有一個簡單的數據列表，代表一周內每天的氣溫，我們將使用Python的數據類型進行數據分析。
temperatures = [22, 24, 29, 31, 28, 27, 25]
# 最高氣溫
max_temp = max(temperatures)
print("最高氣溫:", max_temp)
# 平均氣溫
average_temp = sum(temperatures) / len(temperatures)
print("平均氣溫:", average_temp)
# 溫度變化的列表（排除第一天）
temperature_changes = temperatures[1:] - temperatures[:-1]
print("溫度變化:", temperature_changes)分析：
- 這個案例展示了列表的使用，以及如何利用內置函數max()和sum()來進行基本的數據分析。
- 通過計算平均值和溫度變化，我們不僅操作了數值，還隱含地使用了整型和浮點型的轉換。
練習技巧：
- 嘗試為這個數據集添加日期，使用字典或列表的嵌套結構來組織數據。
- 分析連續幾天的溫度變化趨勢，可以使用循環或列表推導式來簡化代碼。
通過這個案例，你不僅掌握了Python的基礎數據類型，還學會了如何將這些知識應用于實際問題解決中。
