Тип переменной: Тип переменной | это... Что такое Тип переменной?

Содержание

#4 – Переменные в Джава. Типы данных

Переменные являются, практически, главным аспектом любого языка программирования. В ходе урока вы изучите что такое переменные, зачем они нужны и как с ними можно работать. Дополнительно вы ознакомитесь с типами данных в языке Java.

Переменные невероятно важны, так как позволяют хранить информацию и использовать её в дальнейшем. Вначале может быть не совсем понятно зачем вообще что-то записывать в переменную, если можно просто оперировать значениями без них. Понимание переменных придет немного позже, когда мы начнем создавать более сложные программы и нам потребуется хранить информацию в каком-либо месте.

Переменные

Типы переменных в языке Java указываются перед названием переменной. От конкретного типа данных будет зависеть содержимое переменной. Если мы укажем что переменная с типом данных int (целые числа), то в неё мы не сможем записать строку или число с точкой.

В ходе программы мы можем записывать новые значения в переменную, но тип данных должен оставаться неизменным:

float some_value = 2. 95f;
some_value = 6.9f; // Записали новое значение

Рассмотрим все типы данных для создания переменных.

Целые числа

byte — предназначен для хранения целых чисел. Диапазон чисел от -128 до 127, если число будет большим 127 или меньшим -128 , то выдастся ошибка;
short — предназначен для хранения целых чисел. Диапазон чисел от -32768 до 32767;
int — предназначен для хранения целых чисел. Диапазон чисел от -2147483648 до 2147483647;
long — предназначен для хранения целых чисел. Диапазон чисел от –9 223 372 036 854 775 808 до 9 223 372 036 854 775 807.

Разница между типами заключается только в диапазоне чисел, который можно записать в переменную. Также не используйте большие типы данных по типу long, если число маленькое, так как чем больше диапазон, тем больше памяти требуется компьютеру на конкретную переменную.

Числа с точкой

float — для создания чисел с плавающей точкой. Диапазон чисел от от -3.4*10³⁸ до 3.4*10³⁸;
double — для создания чисел с плавающей точкой. Диапазон чисел от от ±4.9*10^-324 до ±1.8*10³⁰⁸.

Прочие типы данных

bool — логический тип данных. Предназначен для записи истинного (true) или ложного (false) значения;
char — тип данных для работы с символами. Позволяет поместить в одинарных кавычках какой-либо символ;
String — тип данных для текста. В двойных кавычках можно сохранить одно или множество слов.

Для создания переменной необходимо указать тип данных и её название. Также можно сразу же добавить к ней значение:

int a = 0; // Добавление значения сразу
byte c; // Создание переменной без значения
short b, y = 342; // Создание нескольких переменных

Для вызова переменной вы можете обратиться к ней по имени. Чтобы записать данные в переменную с типом float или double необходимо после числа дописать букву f или d соответсвенно.

Определить тип переменной в Go

Содержание
	Введение
	Пример
	В других языках

Введение

Пример

package main import ( "fmt" "reflect" ) func main() { var_str := "string"

   var_int := 10  var_float64 := 1.2  var_bool := true  var_complex128 := complex(2, 3)  r, im := real(var_complex128), imag(var_complex128)   fmt.Println(reflect.TypeOf(var_str))  fmt.Println(reflect.TypeOf(var_int))  fmt.Println(reflect.TypeOf(var_float64))  fmt.Println(reflect.TypeOf(var_bool))  fmt.Println(reflect.TypeOf(var_complex128))  fmt. Println(reflect.TypeOf(r), reflect.TypeOf(im))  }
 string 
int 
float64 
bool 
complex128 
float64 float64
 В других языках 
  Си : такой функции нет.
  C&plus;&plus;  :
 похожую задачу решает функция 
 typeid() Читать статью: «Как определить тип переменной C&plus;&plus;»
  C# :
 есть похожая функция 
 GetType()
  PHP :
 есть функция с практически таким же названием как и в C# — 
 gettype() Читать статью: «Как определить тип переменной PHP»
  Python :
 аналогичная функция 
 type() 
 и немного другая функция 
 isinstance() 
 с помощью которой можно решить эту же задачу. Читать статью: «Как определить тип переменной Python»
 Похожие статьи Программирование на Go
Объявление переменных
Определить тип переменной
Указатели
Константы
Сертификаты
Запросы к REST API на Go
Установка в Linux
Make
 Поиск по сайту
 Подпишитесь на Telegram канал @aofeed чтобы следить 
 за выходом новых статей и обновлением старых
Перейти на канал
@aofeed
 Задать вопрос в Телеграм-группе
@aofeedchat
Образование
Актуально сейчас
Разное
 Поиск по сайту
 Подпишитесь на Telegram канал @aofeed чтобы следить 
 за выходом новых статей и обновлением старых
 Перейти на канал
@aofeed
 Задать вопрос в Телеграм-группе
@aofeedchat
Контакты и сотрудничество:Рекомендую наш хостинг beget. ru
Пишите на
 [email protected] если Вы:
1. Хотите написать статью для нашего сайта или перевести статью на свой родной язык.
2. Хотите разместить на сайте рекламу, подходящуюю по тематике.
3. Реклама на моём сайте имеет максимальный уровень цензуры. Если Вы увидели
 рекламный блок недопустимый для просмотра детьми школьного возраста, вызывающий шок
 или вводящий в заблуждение — пожалуйста свяжитесь с нами по электронной почте  
4. Нашли на сайте ошибку, неточности, баг и т.д. 
 …
 …….
5. Статьи можно расшарить в соцсетях, нажав на иконку сети:
 4.3 Распределение частот 
 Содержание
 Текст начинается
  Навигация по теме 
 4 Исследование данных 4. 1 Инструменты исследования данных
 4.2 Типы переменных
 4.3 Распределение частот
 4.4 Меры центральной тенденции
   4.5 Меры рассеивания
 4.6 Упражнения
 4.7 Ответы
  Частота   (  f  ) определенного значения – это количество раз, которое это значение встречается в данных. Распределение   переменной представляет собой шаблон частот, означающий набор всех возможных значений и частот, связанных с этими значениями. Распределения частот изображаются в виде частотных таблиц или диаграмм.
  Частотные распределения   может отображать либо фактическое количество наблюдений, попадающих в каждый диапазон, либо процент наблюдений. В последнем случае распределение называется распределением  относительных частот  .
 Таблицы частотного распределения можно использовать как для категориальных, так и для числовых переменных. Непрерывные переменные следует использовать только с интервалами классов, что будет объяснено в ближайшее время.
   Давайте рассмотрим несколько примеров частотного распределения и относительного частотного распределения для дискретных переменных.
 Пример 1. Составление таблицы частотного распределения На Мейпл-авеню было проведено обследование. В каждом из 20 домов людей спрашивали, сколько автомобилей зарегистрировано на их домохозяйства. Результаты записывались следующим образом:
 1, 2, 1, 0, 3, 4, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 2, 1, 4, 0, 0
 Используйте следующие шаги, чтобы представить эти данные в таблице частотного распределения.
 Разделите результаты (   x   ) на интервалы, а затем подсчитайте количество результатов в каждом интервале. В этом случае интервалами будут количество домохозяйств без машины (0), одна машина (1), две машины (2) и так далее. 
 Составьте таблицу с отдельными столбцами для номеров интервалов (количество автомобилей на домохозяйство), подсчитанных результатов и частоты результатов в каждом интервале. Пометьте эти столбцы  Количество автомобилей  ,  Подсчет  и  Частота  .
 Прочитайте список данных слева направо и поставьте отметку в соответствующей строке. Например, первый результат равен 1, поэтому поставьте отметку в строке рядом с тем местом, где в столбце интервалов стоит 1 (  Количество автомобилей  ). Следующим результатом будет 2, поэтому поставьте отметку в ряду рядом с 2 и так далее. Когда вы достигнете пятой контрольной отметки, проведите контрольную линию через предыдущие четыре отметки, чтобы облегчить чтение окончательных расчетов частоты.
 Сложите количество контрольных точек в каждой строке и запишите их в последний столбец, озаглавленный 
  Частота  .
 Ваша таблица частотного распределения для этого упражнения должна выглядеть следующим образом:
 
  Таблица 4.3.1 
 Таблица частоты количества автомобилей, зарегистрированных в каждом домохозяйстве 
 Сводка таблицы 
 В этой таблице отображаются результаты таблицы частоты для количества автомобилей, зарегистрированных в каждом домохозяйстве. Информация сгруппирована по количеству автомобилей (x) (отображается в виде заголовков строк), частоте (f) (отображается в виде заголовков столбцов). Количество вагонов (х)  Частота (f)
 0  4
 1  6
 2  5
 3  3
 4  2
 Быстро взглянув на эту таблицу частотного распределения, мы увидим, что из 20 исследованных домохозяйств 4 домохозяйства не имели автомобилей, 6 домохозяйств имели 1 автомобиль и т.  д.
 Пример 2. Построение таблицы кумулятивного распределения частот. Таблица  кумулятивного распределения частот  является более подробной таблицей. Она выглядит почти так же, как таблица распределения частот, но в нее добавлены столбцы, которые также показывают совокупную частоту и совокупный процент результатов.
 На недавнем шахматном турнире все 10 участников должны были заполнить форму, в которой были указаны их имена, адреса и возраст. Возраст участников был записан следующим образом:
 36, 48, 54, 92, 57, 63, 66, 76, 66, 80
 Используйте следующие шаги, чтобы представить эти данные в таблице распределения совокупной частоты.
 Разделите результаты на интервалы, а затем подсчитайте количество результатов в каждом интервале. В этом случае подходят интервалы 10. Поскольку 36 лет — самый низкий возраст, а 92 — самый высокий, начните интервалы с 35 до 44 и закончите интервалы с 85 до 94.
 Создайте таблицу, аналогичную таблице частотного распределения, но с тремя дополнительными столбцами. Совокупная таблица распределения частот должна выглядеть так:
 
 Таблица 4.3.2 
 Возраст участников шахматного турнира 
 Сводка таблицы 
 В этой таблице отображаются результаты Возрастов участников шахматного турнира. Информация сгруппирована по нижнему значению (отображается в виде заголовков строк), верхнему значению, частоте (f), совокупной частоте, проценту и совокупному проценту (отображается в виде заголовков столбцов). Нижнее значение  Верхнее значение  Частота (f)  Суммарная частота  Процент  Суммарный процент
 35  44  1  1  10,0  10,0
 45  54  2  3  20,0  30,0
 55  64  2  5  20,0  50,0
 65  74  2  7  20,0  70,0
 75  84  2  9  20,0  90,0
 85  94  1  10  10,0  100,0
 Интервалы классов 
 Если переменная принимает большое количество значений, то данные проще представлять и обрабатывать, группируя значения в интервалы классов. Непрерывные переменные с большей вероятностью будут представлены в интервалах классов, в то время как дискретные переменные могут быть сгруппированы в интервалы классов или нет.
 Для иллюстрации предположим, что мы установили возрастные диапазоны для исследования молодых людей, допуская при этом возможность того, что некоторые пожилые люди также могут попасть в сферу нашего исследования.
  Частота  интервала класса — это количество наблюдений, происходящих в конкретном предопределенном интервале. Так, например, если в данных нашего исследования фигурируют 20 человек в возрасте от 5 до 9 лет, частота интервала 5–9 будет равна 20.
 . Итак, интервалы в нашем исследовании составляют от 0 до 4 лет, от 5 до 9 лет.лет, от 10 до 14 лет, от 15 до 19 лет, от 20 до 24 лет и от 25 лет и старше. Конечные точки первого интервала равны 0 и 4, если переменная дискретна, и 0 и 4,999, если переменная непрерывна. Таким же образом будут определены конечные точки других интервалов класса.
  Ширина интервала класса  — это разница между нижней конечной точкой интервала и нижней конечной точкой следующего интервала. Таким образом, если непрерывные интервалы нашего исследования равны от 0 до 4, от 5 до 9 и т. д., ширина первых пяти интервалов равна 5, а последний интервал открыт, поскольку ему не назначена более высокая конечная точка. Интервалы также могут быть записаны как от 0 до менее 5, от 5 до менее 10, от 10 до менее 15, от 15 до менее 20, от 20 до менее 25, от 25 и более.
 Правила для наборов данных, содержащих большое количество наблюдений 
 Таким образом, следуйте этим основным правилам при построении таблицы распределения частот для набора данных, содержащего большое количество наблюдений:
 найдите наименьшее и наибольшее значения переменные
 принять решение о ширине интервалов классов
 включают все возможные значения переменной.
 При выборе ширины интервалов классов вам придется найти компромисс между достаточно короткими интервалами, чтобы не все наблюдения попадали в один и тот же интервал, и достаточно длинными, чтобы вы не остались только с одним наблюдения за интервал.
 Также важно убедиться, что интервалы классов являются взаимоисключающими и в совокупности исчерпывающими.
 Пример 3. Составление таблицы частотного распределения для большого количества наблюдений Тридцать батареек типа АА были испытаны, чтобы определить, как долго они будут работать. Результаты с точностью до минуты были записаны следующим образом:
 423, 369, 387, 411, 393, 394, 371, 377, 389, 409, 392, 408, 431, 401, 363, 391, 405, 382 , 400, 381, 399, 415, 428, 422, 396, 372, 410, 419, 386, 390
 Используйте шаги из примера 1 и приведенные выше правила, чтобы составить таблицу частотного распределения.
 Ответ 
 Наименьшее значение – 363, а наибольшее – 431.
 Используя данные и интервал классов, равный 10, интервал для первого класса составляет от 360 до 369 и включает 363 (наименьшее значение). Помните, всегда должно быть достаточно интервалов занятий, чтобы было включено самое высокое значение.
 Заполненная таблица частотного распределения должна выглядеть следующим образом:
 
 Таблица 4. 3.3 
 Ресурс батареек АА, в минутах 
 Сводка таблицы 
 В этой таблице показаны результаты срока службы батарей типа АА. Информация сгруппирована по сроку службы батареи, минутам (x) (отображается в виде заголовков строк), частоте (f) (отображается в виде заголовков столбцов). Срок службы батареи, мин (  x  )  Частота (f)
 360–369  2
 370–379  3
 380–389  5
 390–399  7
 400–409  5
 410–419  4
 420–429  3
 430–439  1
  Итого   30 
 Пример 4. Составление таблиц относительной частоты и частоты в процентах Аналитик, изучающий данные из примера 3, может захотеть узнать не только о том, как долго работают батареи, но и о том, какая доля батарей попадает в каждый класс интервалов срока службы батарей.
 Эта  относительная частота  конкретного наблюдения или интервала класса находится путем деления частоты (  f  ) по количеству наблюдений (  n  ): то есть ( f ÷ n  ). Таким образом:
  Относительная частота = частота ÷ Количество наблюдений 
  процентная частота  обнаруживается путем умножения каждой относительной частоты на 100. Таким образом:
  процентная частота = относительная частота x 100 = F ÷ n x 100 
 Используйте данные из Примера 3, чтобы составить таблицу, содержащую относительную частоту и процентную частоту каждого интервала срока службы батареи.
 Вот как выглядит эта таблица:
 
 Таблица 4. 3.4 
 Ресурс батареек АА, в минутах 
 Сводка таблицы 
 В этой таблице показаны результаты срока службы батарей типа АА. Информация сгруппирована по времени работы от батареи, минутам (x) (отображается в заголовках строк), частоте (f), относительной частоте и частоте в процентах (отображается в заголовках столбцов). Срок службы батареи, мин (  х  )  Частота (f)  Относительная частота  Процентная частота
 360–369  2  0,07  7
 370–379  3  0,1  10
 380–389  5  0,17  17
 390–399  7  0,23  23
 400–409  5  0,17  17
 410–419  4  0,13  13
 420–429  3  0,1  10
 430–439  1  0,03  3
  Итого   30   1   100 
 Аналитик этих данных теперь может сказать, что:
 7% батарей типа АА имеют срок службы от 360 минут до, но менее 370 минут, и что
 вероятность того, что любая случайно выбранная батарея типа АА будет иметь срок службы в этом диапазоне, составляет приблизительно 0,07.
 Пример 5 – Визуализация кумулятивного распределения относительной частоты Как показано ранее в примере 2,  кумулятивная частота  используется для определения количества наблюдений, которые лежат ниже определенного значения в наборе данных. Совокупная частота рассчитывается путем добавления каждой частоты из таблицы распределения частот к сумме ее предшественников. Последнее значение всегда будет равно сумме по всем наблюдениям, так как все частоты уже будут добавлены к предыдущей сумме. Давайте рассмотрим еще один пример расчета кумулятивной частоты.
 Ежедневное количество скалолазов в Лейк-Луизе, Альберта, регистрировалось в течение 30-дневного периода. Результаты следующие:
 31, 49, 19, 62, 24, 45, 23, 51, 55, 60, 40, 35 54, 26, 57, 37, 43, 65, 18, 41, 50, 56 , 4, 54, 39, 52, 35, 51, 63, 42.
 Количество скалолазов колеблется от 4 до 65. Для составления таблицы частот данные лучше сгруппировать по классам с интервалом 10. Каждый интервал может быть одной строкой в таблице частот. В столбце  Частота  указано количество наблюдений, найденных в пределах интервала класса. Например, в интервале от 10 до 20 всего два значения, тогда его частота равна 2 в таблице соответственно.
 Используйте столбец  Частота  для расчета совокупной частоты.
 Сначала добавьте число из столбца  Частота  к его предшественнику. Например, в первой строке у нас есть только одно наблюдение и нет предшественников. Суммарная частота равна единице. 
 1 + 0 = 1
 Однако во второй строке есть два наблюдения. Добавьте эти два к предыдущей кумулятивной частоте (один), и в результате получится три. 
 1 + 2 = 3
 Запишите результаты в столбце  Суммарная частота .
 Другие записи в таблице можно рассчитать аналогичным образом. Результаты представлены в таблице 4. 3.5.
 
 Таблица 4.3.5 
 Частота и кумулятивная частота ежедневного количества скалолазов, зарегистрированных в Лейк-Луизе, Альберта, 30-дневный период 
 Сводка таблицы 
 В этой таблице показаны результаты Частота и совокупная частота ежедневного количества скалолазов, зарегистрированных в Лейк-Луизе. Информация сгруппирована по количеству скалолазов (отображается в заголовках строк), частоте (f) и суммарной частоте (отображается в заголовках столбцов). Количество скалолазов  Частота (f)  Суммарная частота
 <10  1  1
 от 10 до <20  2  1 + 2 = 3
 от 20 до <30  3  3 + 3 = 6
 от 30 до <40  5  6 + 5 = 11
 от 40 до <50  6  11 + 6 = 17
 от 50 до <60  9  17 + 9 = 26
 >= 60  4  26 + 4 = 30
 Суммарная относительная частота — еще один способ выражения частотного распределения. Он получается путем вычисления процента кумулятивной частоты в пределах каждого интервала.
 Накопленный процент рассчитывается путем деления совокупной частоты на общее количество наблюдений (  n  ), затем умножаем на 100 (последнее значение всегда будет равно 100%). Таким образом,
  кумулятивная относительная частота = (кумулятивная частота ÷ n) x 100 
 В четвертом столбце таблицы 4.3.6 показан расчет кумулятивной относительной частоты ежедневного количества скалолазов, зарегистрированных в Лейк-Луизе.
 
 Таблица 4.3.6 
 Совокупная относительная частота ежедневного количества скалолазов, зарегистрированных в Лейк-Луизе, Альберта, 30-дневный период 
 Сводка таблицы 
 В этой таблице показаны результаты кумулятивной относительной частоты ежедневного количества скалолазов, зарегистрированных в Лейк-Луизе. Информация сгруппирована по количеству скалолазов (отображается в заголовках строк), частоте (f), совокупной частоте и совокупной относительной частоте (%) (отображается в заголовках столбцов). Количество скалолазов  Частота (f)  Суммарная частота  Кумулятивная относительная частота (%)
 <10  1  1  1 ÷ 30 х 100 = 3
 от 10 до <20  2  1 + 2 = 3  3 ÷ 30 х 100 = 10
 от 20 до <30  3  3 + 3 = 6  6 ÷ 30 х 100 = 20
 от 30 до <40  5  6 + 5 = 11  11 ÷ 30 х 100 = 37
 от 40 до <50  6  11 + 6 = 17  17 ÷ 30 х 100 = 57
 от 50 до <60  9  17 + 9 = 26  26 ÷ 30 х 100 = 87
 >= 60  4  26 + 4 = 30  30 ÷ 30 х 100 = 100
 Кумулятивное распределение относительной частоты можно визуализировать с помощью гистограммы или линейной диаграммы, как на диаграмме 4. 3.1 ниже. Значение на горизонтальной оси является верхней границей интервала класса.
 Таблица данных для диаграммы 4.3.1
 
 Таблица данных для схемы 4.3.1 
 Сводка таблицы 
 В этой таблице отображаются результаты таблицы данных для диаграммы 4.3.1. Информация сгруппирована по верхней границе интервала класса ежедневного количества скалолазов (отображается в виде заголовков строк), совокупной относительной частоте (%) (отображается в виде заголовков столбцов). Верхняя граница интервала классов суточной численности скалолазов  Кумулятивная относительная частота (%)
 9  3
 19  10
 29  20
 39  37
 49  57
 59  87
 69  100
 Из диаграммы 4. 3.1 видно, что в течение большей части дней (57%) в период количество скалолазов было меньше или равно 49.
 Распределение частот можно визуализировать с помощью:
 круговой диаграммы (номинальная переменная),
 гистограмма (номинальная или порядковая переменная),
 линейная диаграмма (порядковая или дискретная переменная),
 или гистограмма (непрерывная переменная).
 Эти типы диаграмм будут представлены в разделе 5 по визуализации данных. Но сначала мы рассмотрим другие методы обобщения данных с использованием показателей центральной тенденции и дисперсии.
  Статистика: сила данных! —  Главная страница 
 1 Данные, статистическая информация и статистика
 2 Источники данных
 3 Сбор и обработка данных
 4 Исследование данных
 5 Визуализация данных
 Библиография
 Глоссарий
 Сообщить о проблеме на этой странице Что-то не работает? Есть ли устаревшая информация? Не можете найти то, что ищете?
 Пожалуйста, свяжитесь с нами и дайте нам знать, как мы можем вам помочь.
 Уведомление о конфиденциальности
 Дата изменения:
  2021-09-02 
 4.1 Инструменты исследования данных 
 Содержание
 Текст начинается
  Навигация по теме 
 4 Исследование данных 4.1 Инструменты исследования данных
 4.2 Типы переменных
 4.3 Распределение частот
 4.4 Меры центральной тенденции
 4.5 Меры рассеивания
 4.6 Упражнения
 4.7 Ответы
 Программные приложения для диаграмм, программирования, баз данных и электронных таблиц обычно используются для изучения данных. Вот несколько примеров приложений:
  Электронные таблицы  – это программы, которые позволяют добавлять столбцы и строки цифр, вычислять средние значения и выполнять описательный статистический анализ. Их можно использовать для создания сводок результатов, а также диаграмм и графиков для лучшего понимания взаимосвязей между переменными. Их можно отобразить несколькими способами: гистограммы, линейные диаграммы и круговые диаграммы — это лишь несколько примеров визуализации данных, которые можно создать.
  Данные иногда хранятся в базах данных   для легкого доступа и создания сводок, агрегированных данных или отчетов. Программа базы данных должна иметь возможность хранить, извлекать, сортировать и анализировать данные.
  Специализированные программы   могут быть разработаны для редактирования, очистки, вменения и обработки окончательного табличного вывода. Они предлагают полный спектр услуг в одном модуле и могут использоваться каждый раз, когда один и тот же опрос заполняется и вводится в систему. Эти программы будут давать результаты, готовые к публикации.
  Статистические программные приложения  используются для обработки данных и составления сводок и визуализации данных, но их также можно использовать для проведения расширенного статистического анализа, такого как моделирование.