Python基本数据类型巩固题 --Python

简介: Python基本数据类型巩固题 --Python1.关于Python的数字类型,以下选项中描述错误的是A. 1.0是浮点数,不是整数B. 浮点数也有十进制、二进制、八进制和十六进制等表示方法C.

Python基本数据类型巩固题 --Python
1.关于Python的数字类型,以下选项中描述错误的是
A. 1.0是浮点数,不是整数
B. 浮点数也有十进制、二进制、八进制和十六进制等表示方法
C.整数类型的数值一定不会出现小数点
D.复数类型虚部为0时,表示为1+0j
答案:B

浮点数只有十进制和科学计数法的表示方法

2.下面代码的输出结果是
x=12.34
print(type(x))
A.
B.
C.
D.

答案:C
x为浮点数,type函数的功能为输出参数的数据类型,因此输出为C

3.下面代码的输出结果是
print(pow(2,10))
1
A.1024
B.20
C.100
D.12

答案:A
pow(x, y) 是计算x的y次方,因此输出为A

  1. 下面代码的输出结果是
  2. = 0b1010

print(x)
1
2
A.10
B.16
C.256
D.1024

答案:A
0b开头表示为二进制,0b1010转换为十进制为10

5.下面代码的输出结果是
x=0o1010
print(x)
1
2
A. 10
B. 520
C.1024
D.32768

答案:B
0o开头表示为八进制,0o1010转换为十进制为520

6.下面代码的输出结果是
x=0x1010
print(x)
1
2
A.4112
B.520
C.10
D.1024
答案:A

0x开头表示为十六进制,0x1010转换为十进制为4112

7.关于Python的浮点数类型,以下选项中描述错误的是
A. 浮点数类型与数学中实数的概念一致,表示带有小数的数值
B. 浮点数类型有两种表示方法:十进制表示和科学计数法
C.Python语言的浮点数可以不带小数部分
D.sys.float_info可以详细列出Python解释器所运行系统的浮点数各项参数
答案:C
Python语言的浮点数需要带小数部分,sys是Python调用系统函数

8.关于Python的复数类型,以下选项中描述错误的是
A. 复数类型表示数学中的复数
B. 复数的虚数部分通过后缀‘J’或者‘j’来表示
C.对于复数z,可以使用z.real获得它的实数部分
D.对于复数z,可以使用z.imag获得它的实数部分

答案:D
对于复数z,可以使用z.imag获得它的虚数部分

9.下面代码的输出结果是
z=12.12 + 34j
print(z.real)
1
2
A.12.12
B.34
C.12
D.34.0

答案:A
z.real获得它的实数部分,因此输出为12.12

  1. 下面代码的输出结果是
    z=12.12 + 34j

print(z.imag)
1
2
A.12.12
B. 34
C.12
D.34.0

答案:D
z.imag获得它的虚数部分,复数类型中默认实部和虚部都是浮点类型,因此输出为34.0

  1. 下面代码的输出结果是
  2. = 10

y = -1 + 2j
print(x + y)
1
2
3
A. (9+2j)
B. 9
C.2j
D.11

答案:A
按数学中复数求和公式,实部和实部相加, 虚部和虚部相加

  1. 下面代码的输出结果是
  2. = 10

y = 3
print(x % y , x**y)
1
2
3
A.1 1000
B.3 1000
C.1 30
D.3 30

答案:A
%代表求余运算,**代表求幂运算

  1. 下面代码的输出结果是
    x= 10

y = 4
print(x/y , x//y)
1
2
3
A. 2 2.5
B. 2.5 2
C.2 2
D.2.5 2.5
答案:B
" / " 表示浮点数除法,返回浮点结果; " // " 表示整数除法,返回不大于结果的一个最大的整数

14.下面代码的输出结果是
x= 10
y = 3
print(divmod(x,y))
1
2
3
A. (3,1)
B. (1,3)
C.3,1
D.1,3
答案:A
divmod() 函数把除数和余数运算结果结合起来,返回一个包含商和余数的元组(x // y, x % y)。因此(10//3,10%3)也就是(3,1)

15.下面代码的输出结果是
x = 3.1415926
print(round(x,2),round(x))
1
2
A. 3.14 3
B. 3 3.14
C.2 2
D.6.28 3
答案:A
round( x [, n] ) 返回浮点数x的四舍五入值,x是数字表达式,n表示保留小数点位数。其中 x 需要四舍五入,默认值为 0

16.下面代码的输出结果是
a = 5
b = 6
c =7
print(pow(b ,2)-4ac)
1
2
3
4
A.104
B. -104
C.36
D. 系统报错
答案:B
pow(x, y) 是计算x的y次方

  1. 关于Python字符串,以下选项中描述错误的是
    A.字符串可以保存在变量中,也可以单独存在

B.可以使用datatype()测试字符串的类型
C.输出带有引号的字符串,可以使用转义字符
D.字符串是一个字符序列,字符串中的编号叫‘索引’
答案:B
可以使用type()测试字符串的类型

18.下面代码的执行结果是
a = 123456789
b = ‘*’
print('{0:{2}>{1},}n{0:{2}^{1},}n{0:{2}<{1},}'.format(a,20,b))
1
2
3
A.

*123,456,789
123,456,789*
123,456,789*
1
2
3
B.

123,456,789*
*123,456,789
123,456,789*
1
2
3
C.

123,456,789*
123,456,789*
*123,456,789
1
2
3
D.

*123,456,789
123,456,789*
123,456,789*
1
2
3
答案:A
每一个{}中:后面的第一个为填充字符,第二个>或<或^代表对齐方式,第三个为宽度

19.下面代码的执行结果是
a = 10.99
print(complex(a))
1
2
A. (10.99+0j)
B.10.99+0j
C.10.99
D.0.99
答案:A
complex函数以实部+虚部*1j形式返回一个复数,复数类型输出一般都带有()

20.下面代码的执行结果是
x = 'Happy Birthday to you!'
x * 3
1
2
A. 系统报错
B. Happy Birthday to you! Happy Birthday to you! Happy Birthday to you!
C.
Happy Birthday to you!
Happy Birthday to you!
Happy Birthday to you!
D. Happy Birthday to you!
答案:B
x * 3 代表将x对应的字符串连续执行3次

21.关于python字符串编码,以下选项中描述错误的是
A. Python 可以处理任何字符编码文本
B. chr(x)将字符转换为Unicode编码
C.ord(x)和chr(x)是一对函数
D.Python默认采用Unicode字符编码
答案:B
ord()函数主要用来返回对应字符的ASCII码。chr()主要用来表示ASCII码对应的字符,输入时数字,可以用十进制,也可以用十六进制

  1. 给出如下代码:
  2. = 'Alice'

print(s[::-1])
1
2
上述代码的输出结果是
A. ALICE
B. Alice
C.Alic
D.ecilA
答案:D

s[ ::-1]表示将s的数据反转

作者:Thanlon
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/Thanlon/article/details/90399313
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
数据分享|Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN(K-最近邻居)分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户
数据分享|Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN(K-最近邻居)分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户
14 4
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 算法框架/工具
数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子
数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子
15 0
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 网络架构
Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析
Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析
|
1天前
|
存储 Python
Python的变量与数据类型详解
Python的变量与数据类型详解
7 0
|
1天前
|
数据挖掘 数据处理 索引
如何使用Python的Pandas库进行数据筛选和过滤?
Pandas是Python数据分析的核心库,提供DataFrame数据结构。基本步骤包括导入库、创建DataFrame及进行数据筛选。示例代码展示了如何通过布尔索引、`query()`和`loc[]`方法筛选`Age`大于19的记录。
9 0
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-2
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
21 1
|
2天前
|
数据处理 Python
如何使用Python的Pandas库进行数据排序和排名
【4月更文挑战第22天】Pandas Python库提供数据排序和排名功能。使用`sort_values()`按列进行升序或降序排序,如`df.sort_values(by=&#39;A&#39;, ascending=False)`。`rank()`函数用于计算排名,如`df[&#39;A&#39;].rank(ascending=False)`。多列操作可传入列名列表,如`df.sort_values(by=[&#39;A&#39;, &#39;B&#39;], ascending=[True, False])`和分别对&#39;A&#39;、&#39;B&#39;列排名。
13 2
|
3天前
|
Python
如何使用Python的Pandas库进行数据缺失值处理?
Pandas在Python中提供多种处理缺失值的方法:1) 使用`isnull()`检查;2) `dropna()`删除含缺失值的行或列;3) `fillna()`用常数、前后值填充;4) `interpolate()`进行插值填充。根据需求选择合适的方法处理数据缺失。
34 9
|
5天前
|
索引 Python
如何使用Python的Pandas库进行数据透视表(pivot table)操作?
使用Pandas在Python中创建数据透视表的步骤包括:安装Pandas库,导入它,创建或读取数据(如DataFrame),使用`pd.pivot_table()`指定数据框、行索引、列索引和值,计算聚合函数(如平均分),并可打印或保存结果到文件。这允许对数据进行高效汇总和分析。
10 2
|
6天前
|
JSON 关系型数据库 数据库
《Python 简易速速上手小册》第6章:Python 文件和数据持久化(2024 最新版)
《Python 简易速速上手小册》第6章:Python 文件和数据持久化(2024 最新版)
33 0

热门文章

最新文章