Cách xây dựng dãy Fibonacci trong Python

Trong hướng dẫn Python này, chúng ta tìm hiểu Cách xây dựng dãy Fibonacci trong Python. một ví dụ tuyệt vời về các thuật toán tương đối đơn giản không chỉ hữu ích mà còn thường là nền tảng để xây dựng các chương trình nâng cao có khả năng thực hiện các chức năng nhận thức phức tạp.

Python là ngôn ngữ lập trình đa mục đích mạnh mẽ và linh hoạt, tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai Mạng thần kinh nhân tạo và hỗ trợ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Học sâu, Nhận dạng khuôn mặt, Thuật toán di truyền và nhiều nhiệm vụ dựa trên AI tiên tiến khác. 

Dãy Fibonacci là gì?

Dãy Fibonacci có lẽ là một trong những dãy toán học đơn giản nhất, được biết đến sớm nhất và nổi tiếng nhất mà nhân loại biết đến. 

Nó là một dãy liên tục các số nguyên, trong đó mỗi số kế tiếp bằng tổng của hai số liền trước nó. Dãy Fibonacci bắt đầu bằng 0 và 1 và tiếp tục như sau: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13 , 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946, 17711, 28657, 46368, v.v.

Với điểm bắt đầu là 0, Dãy Fibonacci mở rộng vô tận theo kiểu hai chiều như sau:
…610, -377, 233, -144, 89, -55, 34, -21, 13, -8, 5, - 3, 2, -1, 1, 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610… Dãy số bên trái số 0 là được gọi là trình tự “negafibonacci”.

Dãy Fibonacci có thể được biểu diễn bằng toán học như sau:

N	0	1	2	3	4	5	6	7	số 8	9	10	11	12	13	14	15
xn	0	1	1	2	3	5	số 8	13	21	34	55	89	144	233	377	610

Trong đó n là số hạng và xn là giá trị hạng. Công thức tính giá trị số hạng xn là:
xn = xn-1 + xn-2 

Vì vậy, giá trị của thuật ngữ số 8 chẳng hạn là: 

x8 = x7 + x6 

x8 = 13 + 8

x8 = 21

Dưới đây là một số câu đố nhỏ liên quan đến Dãy số Fibonacci: Ngày Fibonacci được tổ chức vào ngày 23 tháng 11, vì ngày này có thể được biểu thị bằng các chữ số 1, 1, 2 và 3 – đại diện cho một phân đoạn được sắp xếp theo trình tự chính xác của Dãy số Fibonacci. 

Lịch sử và nguồn gốc của dãy Fibonacci

Leonardo Pisano Bogollo, thường được gọi là Fibonacci, theo cách nói thông tục của Ý có nghĩa là 'con trai của Bonacci'. 

Fibonacci được ghi nhận là người đã xây dựng dãy số đặc biệt này, mà – do đó – được đặt theo tên của ông. Ông đã giới thiệu nó đến một phần lớn của Tây Âu vào đầu thế kỷ 13 CN bằng cuốn sách mang tính bước ngoặt của mình - Liber Abaci . 

Được coi là một trong những nhà toán học tài năng nhất trong thời đại của mình, Fibonacci tình cờ cũng được ghi nhận là người đã áp dụng rộng rãi các chữ số Hindu-Ả Rập trên khắp châu Âu, mà cho đến lúc đó vẫn sử dụng các chữ số La Mã rườm rà hơn nhiều.

Tuy nhiên, cái ngày nay được gọi là Dãy Fibonacci, hiện được biết là đã được sử dụng ở Ấn Độ cổ đại ngay từ thế kỷ thứ 3 trước Công nguyên. 

Nó được thể hiện trong Pingala-sutras, một chuyên luận cổ về các giai điệu bằng tiếng Phạn, cũng như trong Natya Shastra, một chuyên luận về nghệ thuật biểu diễn cổ đại của Ấn Độ, được cho là của các nhà hiền triết đáng kính của Ấn Độ cổ đại, Acharya Pingala và Bharata Muni, tương ứng. 

Bài bình luận chính xác nhất về trình tự xuất hiện trong tác phẩm của Virahanka vào đầu thế kỷ thứ 8 CN. Mặc dù bản thân văn bản này không được tìm thấy, nhưng nó đã được đề cập và trích dẫn rộng rãi trong tác phẩm của Gopala vào năm 1135 CN. Thật trùng hợp, các chữ số của năm đó đại diện cho một dãy số Fibonacci liên tiếp.

Một học giả Ấn Độ khác về nhịp điệu siêu âm, Acharya Hemachandra, được cho là có kiến ​​thức sâu sắc về trình tự, mà ông đã mô tả rất chi tiết vào năm 1150 CN. Điều này có trước công việc của Fibonacci hơn 50 năm. 

Công thức Binet

Giống như tất cả các dãy đệ quy hằng số với các hệ số không đổi, các số Fibonacci có thể được hiển thị dưới dạng biểu thức dạng đóng được gọi là công thức Binet. Được đặt tên theo Jacques Philippe Marie Binet, một nhà toán học nổi tiếng người Pháp từ đầu thế kỷ 19, Công thức Binet có thể được biểu diễn như sau:

Cho rằng Fn là số Fibonacci thứ n:

Điều có thể rút ra từ công thức trên là thực tế là trừ một vài số đầu tiên, tỷ lệ giữa mỗi cặp số liên tiếp trong dãy Fibonacci hội tụ dần theo tỷ lệ được gọi là Tỷ lệ vàng – 1:1.618, ký hiệu là số 21 chữ cái của bảng chữ cái Hy Lạp – Φ (phi).

Điều này có nghĩa là mỗi số trong chuỗi bằng 0,6180339887 của số Fibonacci theo sau nó HOẶC mỗi số tiếp theo bằng 1,6180339887 lần số đứng trước nó trong chuỗi Fibonacci.

Dãy Fibonacci và Tỷ lệ vàng

Tầm quan trọng của Dãy Fibonacci và đạo hàm của nó, Tỷ lệ vàng, được nâng cao đáng kể do tính lặp lại thường xuyên một cách kỳ lạ của nó trong tự nhiên. Một số ví dụ phổ biến nhất về điều này bao gồm:

• Số lượng cánh hoa trên một bông hoa hầu như luôn là một số Fibonacci, cho dù đó là hoa loa kèn 3 cánh, hoa mao lương 5 cánh, hoa rau diếp xoăn 21 cánh hay hoa cúc 34 cánh.
  Điều thú vị là, sự phù hợp tuyệt đối với các số Fibonacci dường như là một sản phẩm của thiết kế Darwin, vì các nhà khoa học đã phát hiện ra rằng những cách sắp xếp cánh hoa đặc biệt này đảm bảo rằng mỗi bông hoa này đều được tiếp xúc tối ưu với ánh sáng mặt trời, độ ẩm và các tác nhân thụ phấn như chim và côn trùng . 
• Tỷ lệ vàng hay Φ được nhìn thấy trong gần như tất cả các mô hình xoắn ốc xuất hiện tự nhiên – từ đầu hạt của Hoa hướng dương đến toàn bộ thiên hà, từ phần lồi trên nón thông đến bão, từ gai trên quả dứa đến độ cong của sừng dê và từ hoa con của một bông súp lơ đến những đường xoắn ốc trên dấu vân tay của con người.
  Mô hình xoắn ốc của vỏ ốc anh vũ được coi là một biểu tượng đặc biệt mang tính biểu tượng của cái được gọi là ''Xoắn ốc Fibonacci''. 
• Sự phân nhánh của cây và hệ thống rễ, tỷ lệ giữa ong đực và ong cái trong tổ ong, các bộ phận cơ thể khác nhau của động vật – từ vi khuẩn đến ốc sên, rùa đến cá voi, tất cả đều tuân theo Tỷ lệ vàng. 
• Các khía cạnh sinh lý học của con người – chẳng hạn như tỷ lệ giữa chiều dài tổng thể cơ thể và khoảng cách từ đầu đến đầu ngón tay, hoặc tỷ lệ giữa chiều dài cẳng tay và bàn tay của chúng ta, tất cả đều được thiết kế theo Φ.
  Ốc tai trong tai người là một Xoắn ốc Fibonacci, cũng như dây rốn. Người ta thậm chí còn tin rằng trong tiềm thức chúng ta bị thu hút bởi những khuôn mặt có tỷ lệ chiều cao trên chiều rộng đạt đến Tỷ lệ vàng. 

Về bản chất, Toán học là một nhiệm vụ khám phá các khuôn mẫu trong mọi sự vật. Không có đấu trường nào tốt hơn hoặc phổ biến hơn để tìm kiếm những mô hình này hơn là trong lòng mẹ thiên nhiên. 

Từ vi sinh vật đến các thiên hà, Dãy Fibonacci tìm thấy sự phản ánh trong một loạt các hiện tượng cũng như sinh lý học tự nhiên, từ quy mô vi mô đến vũ trụ – và với lý do chính đáng. 

Tỷ lệ vàng hay Φ mang lại sự cân bằng công thái học về sự hài hòa về thẩm mỹ và chức năng cho mọi thứ mà nó thể hiện. Chính vì lý do này mà Tỷ lệ vàng còn được gọi là Tỷ lệ thần thánh. 

Nhưng tầm quan trọng của Dãy Fibonacci còn mở rộng ra ngoài thế giới tự nhiên, được thể hiện trong nhiều nỗ lực của con người – trong toán học, khoa học và nghệ thuật. 

Tạo chuỗi Fibonacci bằng Python

Dãy Fibonacci và Tỷ lệ vàng không thể thiếu đối với các khía cạnh khác nhau của:

• Đại số, hình học, thống kê và lượng giác – có thể áp dụng cho các hoạt động kinh tế khác nhau và phân tích thị trường chứng khoán.
• Sinh học, vật lý và khoa học máy tính – có ứng dụng trong sinh học tổng hợp và di truyền học, kỹ thuật dân dụng và cơ khí, kiến ​​trúc, thiết kế nội thất và tất nhiên là lập trình máy tính.
• Nghệ thuật và thiết kế đồ họa cũng như thơ ca, âm nhạc và khiêu vũ

Nó thường là một bước cơ bản trong việc tạo ra nhiều ứng dụng hữu ích liên quan đến các chủ đề trên và hơn thế nữa.

Dãy Fibonacci có thể được tạo bằng nhiều ngôn ngữ lập trình. Như đã nêu trước đó, Python là một trong những phần mềm mạnh mẽ và linh hoạt nhất trong số này – có khả năng sử dụng và điều khiển các Số Fibonacci và Dãy Fibonacci theo một số cách để phát triển một số giải pháp công nghệ tiên tiến nhất. 

Dưới đây là một số phương pháp mà Python có thể được sử dụng để tạo Chuỗi Fibonacci:

Phương pháp lặp đi lặp lại

Trong phương pháp này, thuật toán:

• Gán hai biến bất kỳ để biểu diễn hai số hạng liên tiếp ban đầu trong dãy. Trong đó 0 đại diện cho thuật ngữ đầu tiên của chuỗi và 1 đại diện cho thứ hai.
• Đặt phạm vi thuật ngữ mong muốn được tính theo trình tự và lặp từ 0 trở lên.
• Tại mỗi lần lặp, thuật toán: 
  • Thêm hai biến. 
  • Sau đó gán giá trị của biến thứ hai cho biến thứ nhất
    và tổng của hai biến trước đó cho biến thứ hai.
  • Và như thế…

Mã tương ứng sẽ được viết như sau:

def fibo (num): 

a = 0

b = 1

for i in xrange(0, 20):

print a

a, b = b, a + b

Đầu ra tương ứng sẽ là 20 số đầu tiên của Dãy Fibonacci:

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987,
1597, 2584, 4181

Cách tiếp cận đệ quy

Trong phương pháp này, thuật toán xuất phát: 

Giá trị của mỗi số hạng liền sau bằng cách cộng giá trị của hai số hạng đứng trước. Điều này có thể được biểu diễn dưới dạng số hạng n = số hạng n-1 + số hạng n-2. 

Hai ngoại lệ duy nhất đối với quy tắc này là khi giá trị của các điều khoản là 0 và 1, cả hai đều trả về giá trị không thay đổi. Những ngoại lệ này có thể được biểu diễn dưới dạng thuật ngữ n = thuật ngữ n.

Mã tương ứng sẽ được viết như sau:

xác định recur_fodo (n):

if n  < =  1:

return n 

else:

return (recur_fibo (n-1) + recur_fibo (n-2) )

Nterms  = 20 

# check if the number of terms is valid

if nerms <= 0:

print (“Please enter a positive integer”)

else:

print (“Fibonacci sequence”)

For i in range (nterms):

Print (recur_fibo i)) 

Đầu ra tương ứng sẽ là 20 số đầu tiên của Dãy Fibonacci:

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987,
1597, 2584, 4181

Một số ứng dụng độc lập của dãy Fibonacci

Ngoài việc là một bước cơ bản trong việc phát triển các mô hình và ứng dụng phức tạp khác nhau, các số Fibonacci, tự chúng, sở hữu một số đặc điểm độc đáo khiến chúng trở nên vô giá trong việc thực hiện một số tác vụ nhất định:

• Các số Fibonacci có thể được sử dụng để phân tích thời gian chạy tính toán của thuật toán Euclid nhằm xác định ước số chung lớn nhất của một cặp số nguyên ngẫu nhiên, với thực tế là một cặp số Fibonacci liên tiếp thường là thách thức nghiêm trọng nhất đối với thuật toán này.
• Các số Fibonacci đại diện duy nhất cho một chuỗi hoàn chỉnh, sao cho mỗi số nguyên dương trong chuỗi là tổng của hai số Fibonacci, bất kỳ số nào trong số đó chỉ có thể được sử dụng một lần.
• Các thuật toán dựa trên Số Fibonacci hỗ trợ phát triển kỹ thuật tìm kiếm Fibonacci, cấu trúc dữ liệu đống Fibonacci và Biểu đồ khối Fibonacci được sử dụng để liên kết các hệ thống song song và phân tán.
• Các số Fibonacci được sử dụng trong bài xì phé – một kỹ thuật dựa trên sự đồng thuận và được trò chơi hóa để ước tính các mục tiêu phát triển trong quá trình phát triển phần mềm.
• Mức thoái lui của các mức Fibonacci thường được sử dụng trong phân tích kỹ thuật cho giao dịch trên thị trường chứng khoán.

Tóm lại là

Trong suốt bài viết này, chúng tôi đã cố gắng thu hút sự quan tâm của bạn đối với Dãy Fibonacci hay còn gọi là Tỷ lệ Vàng – các tính năng chính và sự tái diễn thường xuyên đáng kinh ngạc của nó trong thế giới tự nhiên – cả hữu hình và vô tri.

Chúng tôi đã cố gắng nắm bắt tác động và tái tạo điều kỳ diệu mà hiện tượng toán học này đã tạo ra trên một loạt các mục tiêu theo đuổi của con người rất khác nhau và đa chiều – nghệ thuật và khoa học, kỹ thuật và công nghệ, giải phẫu và di truyền học, kinh tế và tài chính…và nhiều hơn thế nữa .

Chúng tôi đã cố gắng làm sống động cách một ngôn ngữ lập trình cực kỳ linh hoạt có tên là Python có thể giúp bạn vận dụng các khái niệm toán học này để mang lại lợi ích cho nhân loại theo những cách đa dạng đến không ngờ – cả trực tiếp và gián tiếp.

Chúng tôi hết sức hy vọng rằng sự kết hợp mạnh mẽ giữa Python và Dãy Fibonacci này đã và sẽ tiếp tục thu hút trí tưởng tượng của bạn, khơi dậy trí óc của bạn, thúc đẩy khát vọng của bạn và truyền cảm hứng cho bạn đạt đến những đỉnh cao nhất của thành tích. Chúc mừng mã hóa! Chúc bạn mơ đẹp!

Tại upGrad, chúng tôi hiểu tầm quan trọng của việc học thực tế, thực hành – đặc biệt là khi nói đến phát triển phần mềm. Do đó, các khóa học và sáng kiến ​​đào tạo của chúng tôi đều có tính thực tế ở cốt lõi. Một sáng kiến ​​như vậy là Full Stack Development Bootcamp sẽ giúp bạn phát triển tất cả các kỹ năng liên quan cần thiết để trở nên xuất sắc trong quá trình phát triển full-stack.

Nguồn: https://www.upgrad.com

#python 

What is GEEK

Buddha Community

Why use Python for Software Development

No programming language is pretty much as diverse as Python. It enables building cutting edge applications effortlessly. Developers are as yet investigating the full capability of end-to-end Python development services in various areas. 

By areas, we mean FinTech, HealthTech, InsureTech, Cybersecurity, and that's just the beginning. These are New Economy areas, and Python has the ability to serve every one of them. The vast majority of them require massive computational abilities. Python's code is dynamic and powerful - equipped for taking care of the heavy traffic and substantial algorithmic capacities. 

Programming advancement is multidimensional today. Endeavor programming requires an intelligent application with AI and ML capacities. Shopper based applications require information examination to convey a superior client experience. Netflix, Trello, and Amazon are genuine instances of such applications. Python assists with building them effortlessly. 

5 Reasons to Utilize Python for Programming Web Apps 

Python can do such numerous things that developers can't discover enough reasons to admire it. Python application development isn't restricted to web and enterprise applications. It is exceptionally adaptable and superb for a wide range of uses.

Robust frameworks 

Python is known for its tools and frameworks. There's a structure for everything. Django is helpful for building web applications, venture applications, logical applications, and mathematical processing. Flask is another web improvement framework with no conditions. 

Web2Py, CherryPy, and Falcon offer incredible capabilities to customize Python development services. A large portion of them are open-source frameworks that allow quick turn of events. 

Simple to read and compose 

Python has an improved sentence structure - one that is like the English language. New engineers for Python can undoubtedly understand where they stand in the development process. The simplicity of composing allows quick application building. 

The motivation behind building Python, as said by its maker Guido Van Rossum, was to empower even beginner engineers to comprehend the programming language. The simple coding likewise permits developers to roll out speedy improvements without getting confused by pointless subtleties. 

Utilized by the best 

Alright - Python isn't simply one more programming language. It should have something, which is the reason the business giants use it. Furthermore, that too for different purposes. Developers at Google use Python to assemble framework organization systems, parallel information pusher, code audit, testing and QA, and substantially more. Netflix utilizes Python web development services for its recommendation algorithm and media player. 

Massive community support 

Python has a steadily developing community that offers enormous help. From amateurs to specialists, there's everybody. There are a lot of instructional exercises, documentation, and guides accessible for Python web development solutions. 

Today, numerous universities start with Python, adding to the quantity of individuals in the community. Frequently, Python designers team up on various tasks and help each other with algorithmic, utilitarian, and application critical thinking. 

Progressive applications 

Python is the greatest supporter of data science, Machine Learning, and Artificial Intelligence at any enterprise software development company. Its utilization cases in cutting edge applications are the most compelling motivation for its prosperity. Python is the second most well known tool after R for data analytics.

The simplicity of getting sorted out, overseeing, and visualizing information through unique libraries makes it ideal for data based applications. TensorFlow for neural networks and OpenCV for computer vision are two of Python's most well known use cases for Machine learning applications.

Summary

Thinking about the advances in programming and innovation, Python is a YES for an assorted scope of utilizations. Game development, web application development services, GUI advancement, ML and AI improvement, Enterprise and customer applications - every one of them uses Python to its full potential. 

The disadvantages of Python web improvement arrangements are regularly disregarded by developers and organizations because of the advantages it gives. They focus on quality over speed and performance over blunders. That is the reason it's a good idea to utilize Python for building the applications of the future.

#python development services #python development company #python app development #python development #python in web development #python software development

Python Tricks Every Developer Should Know

Python is awesome, it’s one of the easiest languages with simple and intuitive syntax but wait, have you ever thought that there might ways to write your python code simpler?

In this tutorial, you’re going to learn a variety of Python tricks that you can use to write your Python code in a more readable and efficient way like a pro.

Let’s get started

Swapping value in Python

Instead of creating a temporary variable to hold the value of the one while swapping, you can do this instead

>>> FirstName = "kalebu"
>>> LastName = "Jordan"
>>> FirstName, LastName = LastName, FirstName 
>>> print(FirstName, LastName)
('Jordan', 'kalebu')

#python #python-programming #python3 #python-tutorials #learn-python #python-tips #python-skills #python-development

How to Remove all Duplicate Files on your Drive via Python

Today you’re going to learn how to use Python programming in a way that can ultimately save a lot of space on your drive by removing all the duplicates.

Intro

In many situations you may find yourself having duplicates files on your disk and but when it comes to tracking and checking them manually it can tedious.

Heres a solution

Instead of tracking throughout your disk to see if there is a duplicate, you can automate the process using coding, by writing a program to recursively track through the disk and remove all the found duplicates and that’s what this article is about.

But How do we do it?

If we were to read the whole file and then compare it to the rest of the files recursively through the given directory it will take a very long time, then how do we do it?

The answer is hashing, with hashing can generate a given string of letters and numbers which act as the identity of a given file and if we find any other file with the same identity we gonna delete it.

There’s a variety of hashing algorithms out there such as

• md5
• sha1
• sha224, sha256, sha384 and sha512

#python-programming #python-tutorials #learn-python #python-project #python3 #python #python-skills #python-tips

How To Compare Tesla and Ford Company By Using Magic Methods in Python

Magic Methods are the special methods which gives us the ability to access built in syntactical features such as ‘<’, ‘>’, ‘==’, ‘+’ etc…

You must have worked with such methods without knowing them to be as magic methods. Magic methods can be identified with their names which start with __ and ends with __ like init, call, str etc. These methods are also called Dunder Methods, because of their name starting and ending with Double Underscore (Dunder).

Now there are a number of such special methods, which you might have come across too, in Python. We will just be taking an example of a few of them to understand how they work and how we can use them.

1. init

class AnyClass:
    def __init__():
        print("Init called on its own")
obj = AnyClass()

The first example is _init, _and as the name suggests, it is used for initializing objects. Init method is called on its own, ie. whenever an object is created for the class, the init method is called on its own.

The output of the above code will be given below. Note how we did not call the init method and it got invoked as we created an object for class AnyClass.

Init called on its own

2. add

Let’s move to some other example, add gives us the ability to access the built in syntax feature of the character +. Let’s see how,

class AnyClass:
    def __init__(self, var):
        self.some_var = var
    def __add__(self, other_obj):
        print("Calling the add method")
        return self.some_var + other_obj.some_var
obj1 = AnyClass(5)
obj2 = AnyClass(6)
obj1 + obj2

#python3 #python #python-programming #python-web-development #python-tutorials #python-top-story #python-tips #learn-python

Basic Data Types in Python | Python Web Development For Beginners

At the end of 2019, Python is one of the fastest-growing programming languages. More than 10% of developers have opted for Python development.

In the programming world, Data types play an important role. Each Variable is stored in different data types and responsible for various functions. Python had two different objects, and They are mutable and immutable objects.

Table of Contents  hide

I Mutable objects

II Immutable objects

III Built-in data types in Python

Mutable objects

The Size and declared value and its sequence of the object can able to be modified called mutable objects.

Mutable Data Types are list, dict, set, byte array

Immutable objects

The Size and declared value and its sequence of the object can able to be modified.

Immutable data types are int, float, complex, String, tuples, bytes, and frozen sets.

id() and type() is used to know the Identity and data type of the object

a**=25+**85j

type**(a)**

output**:<class’complex’>**

b**={1:10,2:“Pinky”****}**

id**(b)**

output**:**238989244168

Built-in data types in Python

a**=str(“Hello python world”)****#str**

b**=int(18)****#int**

c**=float(20482.5)****#float**

d**=complex(5+85j)****#complex**

e**=list((“python”,“fast”,“growing”,“in”,2018))****#list**

f**=tuple((“python”,“easy”,“learning”))****#tuple**

g**=range(10)****#range**

h**=dict(name=“Vidu”,age=36)****#dict**

i**=set((“python”,“fast”,“growing”,“in”,2018))****#set**

j**=frozenset((“python”,“fast”,“growing”,“in”,2018))****#frozenset**

k**=bool(18)****#bool**

l**=bytes(8)****#bytes**

m**=bytearray(8)****#bytearray**

n**=memoryview(bytes(18))****#memoryview**

Numbers (int,Float,Complex)

Numbers are stored in numeric Types. when a number is assigned to a variable, Python creates Number objects.

#signed interger

age**=**18

print**(age)**

Output**:**18

Python supports 3 types of numeric data.

int (signed integers like 20, 2, 225, etc.)

float (float is used to store floating-point numbers like 9.8, 3.1444, 89.52, etc.)

complex (complex numbers like 8.94j, 4.0 + 7.3j, etc.)

A complex number contains an ordered pair, i.e., a + ib where a and b denote the real and imaginary parts respectively).

String

The string can be represented as the sequence of characters in the quotation marks. In python, to define strings we can use single, double, or triple quotes.

# String Handling

‘Hello Python’

#single (') Quoted String

“Hello Python”

# Double (") Quoted String

“”“Hello Python”“”

‘’‘Hello Python’‘’

# triple (‘’') (“”") Quoted String

In python, string handling is a straightforward task, and python provides various built-in functions and operators for representing strings.

The operator “+” is used to concatenate strings and “*” is used to repeat the string.

“Hello”+“python”

output**:****‘Hello python’**

"python "*****2

'Output : Python python ’

#python web development #data types in python #list of all python data types #python data types #python datatypes #python types #python variable type