Números reales
En programación, todos los números se distinguen, en primer lugar, en números enteros (
integer) y fraccionarios (
float ).
Para determinar de qué tipo es su variable, Python tiene una función
type() incorporada:
nombre = "Iván"
imprimir(tipo(nombre)) #la pantalla mostrará <class 'str'>
n=5
imprimir(tipo(n)) # <clase 'int'>
r=5,0
imprimir(escribir(r)) # <clase 'flotante'>
El valor 5.0 es un número representado como un decimal. En programación, todos los números fraccionarios son números que tienen un punto decimal en su notación. Dichos números se denominan números reales.
Un número real es un número que contiene un punto decimal. Las partes enteras y fraccionarias están separadas entre sí por un punto, no por una coma como en matemáticas.
Por ejemplo, números \(1 \over 2\), \(\sqrt 2\) son números reales. int no es suficiente para almacenar dichos números.
Python utiliza el tipo de datos float.
para representar números reales.
Incluso si la parte fraccionaria del número es igual a cero, como en la variable r del ejemplo, el compilador seguirá creando una variable real en la memoria. ¡Ya que hay un punto decimal en la notación del número!. El punto decimal, por así decirlo, es una señal para el traductor de que es necesario crear una variable real.
Números muy grandes y muy pequeños se escriben usando "coma flotante" (en el denominado formato científico).
En formato científico, un número se representa como mantisa(parte significativa del número) y exponente. Cuando se escriben, la mantisa y el exponente están separados entre sí por la letra e (que indica 10 hasta cierto punto).
Por ejemplo, puede almacenar el valor de la carga de un electrón ( \(1.60217662 \times 10^{-19}\) C) en un variable, escribiendo de la siguiente forma
El = 1.60217662e-19
Casi todos los números reales no se pueden almacenar en la memoria de la computadora con perfecta precisión, ya que se asigna un número limitado de bits para su almacenamiento.
Por lo tanto, al calcular con números reales, se acumulan errores debido a la imprecisión de la representación. Además, cuanto menos espacio se asigne, mayor será este error.