num，顾名思义是“数字”的缩写，是指“数值型变量”。
一、num的背景信息
在数据分析、统计学和机器学习等领域，num是最基础的数据类型之一，也是技能树的起点之一。
num在Python编程语言中也有广泛的应用。Python内置了int、float、complex等数值类型，同时还有NumPy、Pandas等数据科学库，使得Python成为数据科学领域中最受欢迎的编程语言之一。
二、num的详细阐述
1、num的类型
num在Python中有三种类型：int（整型）、float（浮点型）和complex（复数）。
# 代码示例 num1 = 1984 # 整型 num2 = 3.14159 # 浮点型 num3 = 2 + 3j # 复数
其中，整型表示整数，浮点型表示小数，而复数由实数和虚数两部分组成。
2、num的基本操作
num在Python中支持常见的算术运算符（+、-、*、/等），以及其他基本操作，如赋值、比较、逻辑等。
# 代码示例 x = 5 y = 2 # 算术运算符 print(x + y) # 输出7 print(x - y) # 输出3 print(x * y) # 输出10 print(x / y) # 输出2.5 # 赋值 z = x + y # z的值为7 # 比较 print(x > y) # 输出True print(x == y) # 输出False # 逻辑 print(x > y and y > 1) # 输出True print(x > y or y == 0) # 输出True
3、num的常见函数
在Python中，对num进行操作时，还可以使用内置函数，如abs（求绝对值）、pow（求幂）、round（四舍五入）、int（强制转换为整型）和float（强制转换为浮点型）等。
# 代码示例 x = -3.14159 print(abs(x)) # 求绝对值，输出3.14159 print(pow(x, 2)) # 求x的2次幂，输出9.8695877281 print(round(x)) # 四舍五入，输出-3 print(int(x)) # 强制转换为整型，输出-3 print(float(5)) # 强制转换为浮点型，输出5.0
三、num的应用场景
1、数据清洗与处理
num可以用于数据清洗和处理。在进行统计学分析前，需要对数据进行清洗和预处理，以去除异常值和空值，并将数据转换为数值型变量，同时也需要对缺失值进行处理，如缺失值的插补。
在Python中，使用pandas包可以很方便地进行数据清洗和处理。
2、机器学习与深度学习
num在机器学习和深度学习中被广泛应用。在训练机器学习算法和深度学习模型时需要对数据进行标准化和归一化处理，同时需要将数据转换为数值型变量。
在Python中，使用scikit-learn包和Keras包可以很方便地进行机器学习和深度学习。
四、总结
num是最基础的数据类型之一，使用广泛。掌握num的类型、基本操作和常用函数，对于数据科学领域的学习和工作都具有重要的意义。
