Get started learning Python with DataCamp's free Intro to Python tutorial. Learn Data Science by completing interactive coding challenges and watching videos by expert instructors. Start Now!

Previous Tutorial Next Tutorial

Podstawowe operatory


Ta sekcja wyjaśnia jak posługiwać się podstawowymi operatorami w Python'ie.

Operatory arytmetyczne

Tak jak w innych językach programowania dostępne są operatory dodawania, odejmowania, mnożenia i dzielenia na liczbach.

suma = 1 + 2 * 3 / 4.0

Spróbuj przewidzieć jaką wartość będzie miała ta zmienna. Czy python przestrzega reguł kolejności działań?

Innym dostępnym operatorem jest modulo %, który zwraca resztę z dzielenia. dzielna % dzielnik = reszta.

reszta = 11 % 3

Używając dwoch znaków mnożenia otrzymujemy symbol potęgowania.

kwadrat = 7 ** 2
szescian = 2 ** 3

Operacje na napisach

Python umożliwia łączenie napisów za pomocą symbolu dodawania:

witajswiecie = "witaj" + " " + "swiecie"

Python pozwala także na "mnożenie" napisów, czyli uzyskanie ciągu powtarzających się sekwencji:

wielewitaj = "witaj" * 10

Operacje na tablicach

Tablice mogą być łączone za pomocą symbolu dodawania:

parzyste_dodatnie = [2,4,6,8]
nieparzyste_dotanie = [1,3,5,7]
naturalne = parzyste_dodatnie + nieparzyste_dotanie

Tak jak w przypadku stringów możliwe jest tworzenie tablic o powtarzającym się ciągu elementów za pomocą znaku mnożenia:

print [1,2,3] * 3

Ćwiczenie

Wypełnij tablice x_tab i y_tab tak, aby zawierały odpowiednio 10 obiektów x i 10 y. Musisz także utworzyć tablicę o nazwie "duza_tab", która będzie zawierała po 10 zmiennych "x" i "y". Zrób to dodając do siebie wspomniane wyżej tablice.

Dociekliwych informuję, że funkcja object powołuje do życia obiekt najbardziej podstawowego typu, jaki jest dostępny w pythonie. Natomiast metoda nazwa_tablicy.count() zwraca liczbę elementów zapisanych w tablicy.


This site generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join over a million other learners and get started learning Python for data science today!

Previous Tutorial Next Tutorial