Summary
This chapter introduces Python’s core numeric types—integers and floating-point numbers—explaining their representations, differences (including truthiness and precision), scientific notation, and readability enhancements such as underscores.

General domain of usage
Scientific computing

Pythonでは数値があらゆる場面で使用される。主に利用する2つの基本的な数値型は、**整数**（`int`、整数値）と**浮動小数点数**（`float`、小数や科学的記法（例：`1e-3`）を含む）である。

## 整数と浮動小数点数の基本

* **整数（`int`）**：`-2`、`0`、`7`、`456566`などの整数値。Pythonでは非常に大きな整数も扱える。
* **浮動小数点数（`float`）**：`2.5`、`3.14159`、`2.71828`や`6.02e23`のような科学的記法を含む小数値。
* **真偽値判定**：`0`および`0.0`は`False`、それ以外の`int/float`は`True`となる。

## 科学的記数法

科学的記数法は、非常に大きな数や非常に小さな数を10の累乗を使って簡潔に表現する方法です。Pythonでは、`e` を使って書かれた数値は「10のべき乗を掛ける」ことを意味します。例えば、`1e-3` は $$1 × 10⁻³$$（0.001）を表し、`6.02e23` は $$6.02 × 10²³$$ を表します。この形式で書かれた数値は常に `float` 型として扱われます。


# Basic numeric literals
n_int = 42
n_float = 3.14
n_sci = 1e-3   # 0.001

print(n_int, n_float, n_sci)

## 大きな数値を読みやすく書く方法

人間はしばしば `1,000,000` や `1 000 000` のように数値を書きますが、Pythonでは数値リテラル内にカンマやスペースを使用できません。可読性を高めるために **アンダースコア** を使用します。

million = 1_000_000
print(million == 1000000)   # True

浮動小数点数は2進数の分数として保存されるため、わずかな丸め誤差が発生するのが通常です（例：`0.1 + 0.2` は正確に `0.3` にならない場合があります）。丸めや書式設定については後ほど扱います。

注意

Pythonコードで100万を表す有効なリテラルはどれですか？

`int`型と`float`型について正しい記述を選んでください。

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Pythonにおける数値データ型の基本を学び、整数型および浮動小数点数型の扱い方を習得します。基本的な算術演算の習得、不変性の概念の探求、Pythonの組み込み関数やツールを用いた実践的な数値処理の経験を得ることができます。

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データ型を効果的に扱い、プログラムの正確性と一貫性を確保する方法を学びます。値を適切な型に変換し、比較前にテキストをクリーンアップし、数値演算とテキストフォーマットを分離します。また、欠損データを意図的に管理し、人が読みやすいテキストと生データ入力を区別して扱うことで、信頼性が高く一貫性があり、読みやすい結果を得る方法も習得します。

数値型の理解

整数と浮動小数点数の基本

科学的記数法

大きな数値を読みやすく書く方法

1. `1e2` の型は何ですか？

2. Pythonコードで100万を表す有効なリテラルはどれですか？

3. `int`型と`float`型について正しい記述を選んでください。