أنواع البيانات الرقمية هناك نوعان من أنواع البيانات الرقمية أو الفئات المستخدمة بكثرة في بايثون int و float أو الأعداد العشرية (ذات الفاصلة العائمة) الآن float هو اختصار لرقم النقطة العائمة واسمها نابع من الحقيقة أنه يمكنك تحويل القيمة من خلال السماح بالفاصلة العشرية لتطفو في أي مكان تريده ونقوم بهذا من أجل تخزين القيمة باستخدام أقل عدد ممكن من البتات الآن، إذا كان هذا يبدو مثيرا للاهتمام بالنسبة لك يمكنك البحث عن معيار IEEE 754 وتعلم كل شيء عن التفاصيل برمتها ولكن من حيث الاستخدام العملي يمكنك استخدام تمثيل عشري بنقطة ثابتة ببساطة عن طريق وضع العلامة العشرية أينما تريد هذا يسمى حرفي النقطة العائمة ويمكنك إسنادها إلى متغير لذلك ستلاحظ أن pi الآن من النوع float إنه فئة أو نوع بيانات ويمكنك أيضًا استخدام التدوين العلمي من دورات الكيمياء الخاصة بك ربما تتذكر القيمة هناك كرقم أفوجادرو وبهذه الطريقة يمكنك تمثيلها باستخدام التدوين العلمي الآن، ضع في اعتبارك، حقيقة أن قيم الفاصلة العائمة هي تقديرات فقط لا يمكننا تمثيل رقم النقطة العائمة بدقة بالبت والبايت وأيضًا، يجب أن نقلق بشأن الفائض لأن القيمة القصوى لرقم الفاصلة العائمة يساوي 1.8 في 10 أس 308 نعم، لقد سمح لي بذلك أوه، لا، لقد أطلق بالفعل على هذا اللانهاية هذه هي القيمة القصوى التي يمكنك تمثيلها بقيمة النقطة العائمة الآن، من حيث الاستخدام العملي هذا لا ينبغي أن يسبب مشكلة لأن عدد الذرات في الكون يقدر ب 1 ضرب 10 أس 80 إذن هذا رقم كبير جدًا وكذلك مع بايثون يمكننا حتى تربيع هذا الرقم أو يمكننا تكعيبه ولكن إذا حاولنا نقل ذلك إلى القوة الرابعة نحن في طريقنا إلى تجاوز هذا رقم أكبر من أن نتعامل معه النوع الرقمي الرئيسي الآخر الذي نستخدمه في Python ويتم استخدامه طوال الوقت من النادر جدًا أن يكون لديك أي برنامج بايثون من أي حجم كبير حيث لا تستخدم عددًا صحيحًا أو عددًا كاملا الآن، على عكس الأرقام العشرية العائمة العدد الصحيح في بايثون يحمل قيمة دقيقة وأيضًا على عكس ints في معظم لغات البرمجة الأخرى لا داعي للقلق بشأن الفائض في بايثون حجم رقمك الصحيح يقتصر فقط على مقدار الذاكرة التي لديك لذلك إذا كان لدينا عدد كبير كما لو أنني أدخل بعض الأرقام متبوعة بمجموعة من الأصفار، أليس كذلك؟ لا توجد مشكلة في التعامل مع بايثون مع قيم أعداد صحيحة كبيرة إذن، هذه الأرقام دقيقة أيضًا لذلك يمكنني أخذ num ويمكنني إضافة واحدة إليه، على هذا النحو أستطيع الآن أن أرى أن num قد تمت زيادته بمقدار واحد لذا دعونا نرى مدى ضخامة هذا الرقم سأقوم بتحويل ذلك إلى رقم فاصلة عائمة من خلال وضع المتغير داخل المعلمات ويمكنني أن أرى ذلك واحدًا في 10 أس 56 وهو، حسنًا، هذا تقريبًا بحجم ماذا لو قمنا بتربيع ذلك ورأينا حجمه؟ حسنًا، هذا أكثر من رقم الذرات في الكون لذلك دعونا نرى كيف يبدو ذلك هذا رقم كبير جدًا ولكن مع بايثون يمكنني حتى تكعيب ذلك يمكنني أيضًا أخذ ذلك للقوة الرابعة التي لم نتمكن من القيام بها مع الأرقام العائمة floats ويمكنني حتى أخذ ذلك للقوة 45 هذا رقم كبير بشكل لا يصدق وهو دقيق أيضًا لذا فإن الفكرة الأساسية هي أنه إذا كان لديك خيار تأكد من استخدام int لأن ints في بايثون دقيقة وهي عمليا غير محدودة الحجم وهذا أحد أسباب أن بايثون تحظى بشعبية كبيرة بين علماء البيانات لذا أخيرًا، إذا كنت تعمل في مجال الهندسة وتطبيقات العلوم تدعم Python أيضًا نوع الرقم المركب ومع ذلك، فإن البرمجة العلمية هي موضوع متقدم