Pythonとアプリケーションのさまざまなデータ型

過去20年間で、PythonはIT業界のトッププログラミング言語として浮上し、世界中で800万人以上の開発者がPythonを使用しています。 デジタル革命はすでに開発者を労働力の中心に置いていました、そしてこの傾向はポストコビッドの世界で途方もなく倍増しました。 その結果、プログラミング言語は私たちの生活に欠かせない要素になりました。 現代の世界は、さまざまなプログラミング言語のアプリケーションの成功に基づいて実行されています。 Pythonは、その動的な汎用性、低い冗長性、柔軟性、および使いやすさにより、プログラミング言語の中で特権的な位置を占めています。 Google、Facebook、Netflixを含むいくつかのグローバルソフトウェアリーダーは、日常の開発運用タスク、自動化、およびデータ編成にPythonを使用しています。

Pythonの専門家であろうと、始めたばかりの人であろうと、データ型がPythonプログラミングの基本的な概念であることはご存知でしょう。 Pythonのデータ型は、単にデータ項目の分類です。 データの各分類には特定の値があり、Pythonのすべての値には固有のデータ型があります。 これらのデータ型はクラスを表し、これらのクラスまたはオブジェクトのインスタンスは変数と呼ばれます。 オブジェクトはPythonの主要なユニットです。 Pythonのデータ型は、特定のデータに対して実行できる操作の種類を確認するのに役立ちます。 データ型の学習と理解は、Pythonに習熟するための最も重要なステップです。

この記事では、Pythonのさまざまな種類のデータ型について説明します。 データサイエンスで成功するキャリアパスをクラックする方法を見つけるために読んでください。

Pythonの標準または組み込みのデータ型

Pythonには、組み込みの5つのデータ型があります。

1.数値タイプ

Pythonの数値データ型は、数値のデータを参照します。 この数値は整数、浮動小数点数にすることができます。または、複素数はそれぞれint、float、および複素数クラスとして定義されます。 名前が示すように、intクラスには正または負の整数が含まれ、floatクラスには小数点付きの実数が含まれ、複素数クラスにはx + yjの形式で記述された複素数が含まれます。xは実数部、yは虚数部です。

2.シーケンスタイプ

シーケンスはPythonの順序付けられたコレクションであり、複数の値を整理された方法で保存できます。 Pythonには3つの主要なシーケンスタイプがあります。

• ストリング

strクラスで表されるPythonの文字列は、一重引用符、二重引用符、または三重引用符内の1つ以上の文字のコレクションです。 引用符の間に表示されるすべての文字は、その特定の文字列の項目です。 これは、Unicode文字のシーケンスと呼ばれます。 システムのメモリ容量に応じて、文字列にはn個の文字を格納できます。 ただし、エラーのリスクがあるため、文字列の削除や変更は許可されていないことを覚えておくことが重要です。

• リスト

リストは、アイテムの順序付けられたシーケンスとして単純に定義され、Pythonで最も柔軟なデータ型の1つです。 リストデータ型の最大の特徴は、リスト内の値が同じデータ型である必要がないことです。 これにより、リストは使用法の点で非常に用途が広くなります。

• タプル

タプルは、括弧で表され、コンマで区切られた、変更不可能な順序付けられたアイテムのシーケンスです。 タプルは変更できないため、実行速度が速く、通常、データの書き込み保護に使用されます。

3.ブール型

クラスboolで表されるbooleanは、Pythonのデータ型であり、trueまたはfalseのいずれかの値を割り当てることができます。 非ブールオブジェクトは、Pythonのブールコンテキストで評価することもできます。 この概念は、ブール代数と数理論理学に根ざしています。

4.タイプを設定します

セットは、Pythonの順序付けられていないデータ型であり、一意のアイテムのコレクションです。 変更可能で、重複する要素はありません。 中括弧はセットを定義し、コンマは値を区切るために使用されます。 交差や和集合などの操作を2つのセットで同時に実行できるため、セットデータ型の有用性が高まります。

5.辞書の種類

セットと同様に、ディクショナリもキーと値のペアを保持するデータ値の順序付けられていないコレクションです。 他の単一値データ型とは異なり、このデータ型は、マップなどの大量の複雑なデータを格納および処理するために使用されます。 辞書データ型のユニークな機能の1つは、データを取得する最適化されたプロセスです。このプロセスでは、キーを知っている場合にのみ特定の値を取得できます。

これは、Pythonのさまざまな種類のデータ型をまとめたものです。 Pythonのデータ型は、さまざまなデータサイエンスの職務に応募するときに重要になるPythonプログラミング言語の基本的な概念の1つです。 プログラミング言語はデータサイエンスの中心的なツールですが、Pythonは最も広く使用されている言語の1つです。 したがって、データサイエンスのキャリアを目指す人であれば、これらのコアPythonの概念を強化するために時間を費やす価値があります。

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結論

デジタルセクターにおけるデータサイエンスの影響は日々増大しており、そのための雇用市場も増大しています。 したがって、時流に乗ろうとしているのであれば、熟練したデータサイエンスの専門家の需要は将来的に増加するだけなので、今がそれを行うのに最適な時期です。