Python提供三种数字类型：整数、浮点数、复数，分别对应数学中的整数、实数、复数
1、整数类型
默认情况，整数采用十进制，其他进制需要使用引导符表示，如二进制引导符为0b，八进制为0o，十六进制为0
如：1010、-1010、0b1010、0o1010、0x1010
理论上，整数的取值范围不受限制，只取决于计算机的存储大小
程序处理时，无论采用什么进制，都采用相同格式存储数值。且不同进制之间可以直接运算，输出结果默认为十进制。
2、浮点数
浮点数两种表示方法：十进制表示法和科学计数法。除十进制外，浮点数没有其他的进制表示法。
任何数据在计算机中均以二进制形式存储，浮点数也是。
Python浮点数数值范围和小数精度受不同计算机系统限制，但除了高精度科学计算以外，浮点数的范围和精度被认为是足够可靠的，所以也一般认为浮点数的范围和精度没有限制。
整数的运算精度比浮点数高。
#同样数值大小的整数和浮点数，其幂运算结果京都不同
>>> pow(101,32)
13749406785310970541622913505711040449564178320493809360964963201
>>> pow(101.0,32)
1.374940678531097e+64浮点数中还存在一个重要的精度问题，即“不确定尾数”问题。
>>> 0.1+0.2
0.30000000000000004
#在此例中，0.1+0.2≠0.30.1在计算机内部的二进制表示为：
0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011010
在上述例子中，受限于计算机表示浮点数使用的存储库宽度，浮点数0.1并不完全等于0.1，而只是二进制下最接近0.1的数。
因此计算0.1+0.2时，实际上是最接近0.1和0.2的两个书相加，产生的数接近0.3，但并不一定是最接近0.3的书。
反映到十进制上来，就是0.3后面多了一个位数。至于位数具体是多少，对于人是“不确定”的。这是程序设计的共性问题。
不确定尾数会对判断产生干扰，如：
>>> 0.1+0.2==0.3
False使用round(x,d)函数去除不确定尾数，参数x为要去尾数的浮点数，参数d为要保留的小数位数，用法如下：
>>> round(0.1+0.2,2)==0.3
True3、复数类型
Python语言中，复数可以看作是二元有序试数对(a,b)，表示a+bj，其中a为实部，b是虚部。虚数部分用“J”或“j”表示，任何时候都不可以省略。J表示Python中的一个变量。
复数类型中实部和虚部都是浮点数类型。
对于复数z，可以使用z.real和z.imag分别获得她的实数部分和虚数部分。