python原生类型

最新推荐文章于 2023-05-09 21:21:10 发布
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在Python中有4种类型的数——整数、长整数、浮点数和复数。

  • 2是一个整数的例子。
  • 长整数不过是大一些的整数。
  • 3.23和52.3E-4是浮点数的例子。E标记表示10的幂。在这里，52.3E-4表示52.3 * 10-4。
  • (-5+4j)和(2.3-4.6j)是复数的例子。
【Tkinter从入门到精通】Python原生GUI开发全指南
赶紧的博客
05-23 1331
本文通过6个实战案例，系统讲解Tkinter的核心组件、布局管理、事件处理等关键技术，涵盖基础控件使用到复杂应用开发，助你快速构建跨平台桌面应用。
浅析Python四种数据类型
09-20
整数和浮点数在Python内部的存储方式不同，整数是以原生形式存储，而浮点数则根据IEEE 754标准存储。 在处理字符串时，有时会遇到特殊情况，比如字符串中既包含单引号又包含双引号。这种情况下，同样可以通过转义...
Python数据类型
weixin_34308389的博客
12-29 164
0. 基本数据类型 基本数据类型比较简单，通过以下例子演示： print(type(1)) print(type(1.0)) print(type(True)) print(type(False)) print(type(-1 + 2j)) 复制代码运行结果如下： <class 'int'> <class 'float'> <class 'bool'> &lt...
第二章Python的原生数据类型
del1214的专栏
01-18 406
Python的变量数据类型取决与声明时赋值的数据的类型 重要的Python数据类型 Booleans   True或False Numbers  integer,float,fraction Strings   字符串 Bytes byte arrays  二进制文件 Lists   有序排列数组 Tuples   有序的不可变得值序列 Sets   无序的
Python基础——原生数据类型（字典，列表，元组，字符串）
weixin_30634661的博客
12-04 201
字典Dictionary 字典定义了键值对的1对1管理。 1、定义字典 请看下面的栗子，我们先创建了一个具有两个元素的字典，每对都是key：value的形式。 我们能通过key得到value，但是不能通过value得到key。 还可以通过get方法得到对应key的value。 d={'server':'mpilgrim','database':'master'} d {'database': 'm...
python 什么是原类_python原类、类的创建过程与方法
weixin_39849671的博客
11-30 211
【小宅按】今天为大家介绍一下python中与class 相关的知识……获取对象的类名python是一门面向对象的语言，对于一切接对象的python来说，咱们有必要深入的学习与了解一些知识首先大家都知道，要获取一个对象所对应的类，需要使用class来进行检索。但如果我们只是一个简单的赋值语句，能这么使用么？让我们看下下面的代码：num=10string='abc'class MainClass:pa...
Python 原生检查数据类型，数字转字符串，字符串转数字
WRian_Ban的小晴天
09-26 776
检查数据类型type() type(s) => <class 'pandas.core.series.Series'> 数字转字符串，字符串转数字 与Javascript不同，python只能显式转换 _int = 1999 // <class 'int'> _str = '1999' // <class 'str'> _int = int(_str...
3.5 Python数字类型：布尔类型与复数｜理解什么是写代码与Python的基本类型｜Python3.8入门 & 进阶 & 原生爬虫实战完全解读
08-31
3.5_Python数字类型_布尔类型与复数｜理解什么是写代码与Python的基本类型｜Python3.8入门_&_进阶_&_原
精选资源
用pickle存储Python的原生对象方法
01-21
如果想存储Python原生对象，但又无法信赖文件的数据来源，那么pickle模块会是个理想的选择。 pickle模块是能够让我们直接在文件中存储几乎任何Python对象的高级工具，并不要求我们把字符串转换来转换去，像是个超级...
深入了解Python枚举类型的相关知识
12-26
Python 的原生类型（Built-in types）里并没有专门的枚举类型，但是我们可以通过很多方法来实现它，例如字典、类等： MiracleLove = {'MON': '林志玲', 'TUS': '陈意涵', 'WEN': '张柏芝', 'THU': '辛芷蕾', 'FRI':...
python 什么是原类_python+原类
weixin_39877166的博客
11-30 203
广告关闭腾讯云11.11云上盛惠 ，精选热门产品助力上云，云服务器首年88元起，买的越多返的越多，最高返5000元！类用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。 python中的类就是对象。 创建dog类，赋予dog蹲下（sit()）和打滚（roll_over())class dog():def __init__(self,name,age): self.name=name; self.age=a...
Python语言编程2— Python原生态数据结构
我是天才很好
03-26 451
Python常用数据结构包括：  列表(list)  元组/序列(tuple)  集合(set)  字典(dict) 1. 列表(list) 2. 元组/序列(tuple) 3. 集合(set) 4. 字典(dict) 5. 列表、元组、集合、字典的互相转换 ...
Python原生态函数小结
python_new的博客
02-28 243
最近疫情大爆发，简历投出去基本上没什么反应，闲着也是闲着还不如巩固一下以前的知识： 1、字符串可以是单引号、双引号（一般一行以内，当然也可以使用 \ ）、三引号（多行）；单引号和双引号可以互用； c = ‘It is a “dog”!’ 2、常用函数 str.strip(",") – 去除字符串里面的 , 号 str.split(",") – 对字符串按照,进行分割 ------------...
Python原生模块与自建模块的效率比较
gt11799的专栏
10-16 1273
python原生模块的效率究竟如何？当我们要估计一个算法的复杂度的时候，是否在夹杂着原生模块的时候应该减少复杂度？
Python解包语法
YanRui_a的博客
05-09 374
Python解包语法
python的基本函数使用（持续更新）
weixin_41630455的博客
10-27 896
assert语法： assert expression 在expression为false的时候终止程序 等价于 if not expression: raise AssertionError(arguments) isinstance语法： isinstance(object,classtuple) 判断object是否是classtuple中的类型 python staticmethod 返回函数的静态方法。 class C(object): @
numpy 数据类型与 Python 原生数据类型
05-24 7216
查看 numpy 数据类型和 Python 原生数据类型之间的对应关系：In [51]:
python支持复数类型吗_Python复数类型（complex）详解
weixin_39863741的博客
12-17 1253
Python复数类型(complex)详解复数(Complex)是 Python 的内置类型，直接书写即可。换句话说，Python 语言本身就支持复数，而不依赖于标准库或者第三方库。复数由实部(real)和虚部(imag)构成，在 Python 中，复数的虚部以j或者J作为后缀，具体格式为：a + bja 表示实部，b 表示虚部。【实例】Python 复数的使用：c1 = 12 + 0.2jpri...
Python面向对象———类的定义，如何简单地定义一个类
xcd122040356的博客
08-09 1803
''' 面向对象 有意义的面向对象的代码 类class，对象 类最基本的概念：封装一系列的变量和一些列的函数 实例化 ''' #简单的定义一个类 class Student(): name='' age=0 def print_file(self): print('name:'+self.name) print('age:'+str(sel...
一个torch的tensor和Python原生类型有多少区别
最新发布
03-21
<think>好的，用户想了解PyTorch Tensor和Python原生数据类型的区别及对比。首先，我需要回忆PyTorch Tensor的基本特性，比如它们是为深度学习设计的，支持GPU加速，自动微分等。而Python原生类型如列表、整数、浮点数这些，不具备这些功能。 然后，用户可能想知道两者在内存管理上的不同。Tensor通常存储在连续的内存中，便于高效计算，而Python列表则是动态数组，存储的是对象的引用，这可能影响性能。另外，Tensor支持批量操作，不需要循环，而原生类型可能需要遍历每个元素。 还要考虑类型转换的问题，比如如何将Tensor转成Python列表或NumPy数组，需要注意是否需要转移到CPU或detach梯度信息。例如，使用.item()提取标量值，或者用.numpy()转换，但要注意CUDA tensor需要先移到CPU。 用户可能还关心使用场景，比如在需要高性能计算时用Tensor，而与其他库交互时可能需要转换。例如，用matplotlib绘图时，必须将Tensor转换为标量或NumPy数组。 需要引用提供的资料，特别是引用1提到某些库不支持PyTorch张量，必须用.item()转换。引用5详细列出了转换方法，包括CPU和GPU的处理。引用3提到CUDA tensor转换时的错误，需要先移到CPU内存。 还要注意维度问题，比如0维Tensor和标量的区别，以及操作时的自动广播机制。此外，自动微分是Tensor独有的特性，原生类型没有这个功能。 总结时，要分点对比两者的差异，涵盖设计目的、内存布局、计算能力、类型系统、转换方法、使用场景等。同时，生成的相关问题要围绕用户可能遇到的后续疑问，比如转换方法、性能优化、常见错误等。</think>### PyTorch Tensor 与 Python 原生数据类型的区别及对比 #### 1. **设计目的与功能** - **PyTorch Tensor** 专为深度学习设计，支持 GPU 加速计算、自动微分（Autograd）和并行化操作。例如，可以通过 `.backward()` 自动计算梯度，并支持与神经网络模块无缝集成。 - **Python 原生数据类型**（如 `list`, `int`, `float`） 主要用于通用编程，不具备自动微分或 GPU 加速能力。例如，原生列表存储的是对象引用，无法直接进行高效的矩阵运算[^1][^5]。 #### 2. **内存管理与存储结构** - **PyTorch Tensor** 数据存储在连续的内存块中，支持高效的向量化操作。例如，矩阵乘法可通过 `torch.matmul()` 直接完成，无需显式循环。 支持显式指定设备（CPU/GPU），例如：`tensor = torch.tensor([1,2], device='cuda')`[^3]。 - **Python 原生类型** 内存不连续（如列表中的元素是分散存储的），执行数值计算时需依赖循环，效率较低。例如，计算两个列表的点积需要手动遍历元素。 #### 3. **计算能力与语法** - **PyTorch Tensor** 支持广播机制（Broadcasting）和逐元素操作。例如，`tensor1 + tensor2` 会自动处理不同形状的张量。 提供丰富的数学函数库（如 `torch.sin()`, `torch.sum()`）。 - **Python 原生类型** 需依赖第三方库（如 NumPy）实现高效计算。例如，原生列表无法直接进行逐元素乘法，需使用 `[a*b for a,b in zip(list1, list2)]`。 #### 4. **类型系统与转换** - **PyTorch Tensor** 具有严格的类型系统（如 `float32`, `int64`），需显式转换类型： ```python tensor = tensor.float() # 转换为浮点型 ``` - **Python 原生类型** 类型动态灵活，但缺乏数值计算优化。与 Tensor 转换时需注意： - **Tensor → Python 标量**：使用 `.item()`，例如 `x.item()`[^1] - **Tensor → Python List**：先转 NumPy 再转 List：`tensor.cpu().numpy().tolist()`（GPU Tensor 需先移到 CPU）[^5]。 #### 5. **典型应用场景** - **PyTorch Tensor** - 神经网络训练（自动微分、GPU 加速） - 大规模数值计算（如图像批量处理） - **Python 原生类型** - 与其他库交互（如 `matplotlib` 绘图需标量输入） - 简单数据存储或非数值密集型任务 --- ### 对比表格 | 特性 | PyTorch Tensor | Python 原生类型 | |---------------------|------------------------------------|--------------------------| | **计算设备** | 支持 CPU/GPU | 仅限 CPU | | **自动微分** | 支持（`requires_grad=True`） | 不支持 | | **内存连续性** | 连续存储，高效计算 | 非连续存储 | | **广播机制** | 自动处理形状差异 | 需手动对齐形状 | | **类型转换** | 显式指定（如 `.float()`） | 动态类型，隐式转换 | | **与库兼容性** | 需转换后使用（如 `.item()`） | 直接兼容 | ---
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