python怎么表达十位上的数(0的16进制是多少)

0的16进制是多少？

0的十六进制中也是0。无论在任何进位制中，0的地位是不难以难以撼动的。它时总一直保持自己既不是正数也不是负数的地位。总之进位制的区别只是只是相对而言它的数位上的数不同。如二进制上的“十位数”是以1当2，十进制的“十位数”是以1当10，十六进制的“十位数”是以1当16。

python怎么取各个数位的数？

a345取个位:b(a/1)a取十位:b(a/10)取百位:b(a/100)以此类推。假设不成立键入的数是n,n不为0n某数whilengt0。(n,r)divmod(n,10)printr其中(n,r)divmod(n,10)r是个位数。n是其它高位数,divmod包涵除和求余数.。或者用[int(i)ofiintostr(n)]str(n)把数变得字符串int(i)把字符串里的字母变的数字。

如何成为一名数据科学家？

大致是能可以制作出属于什么自己的数据地图吧。

这是我自己做成什么的，整数集了近10年来的数据分析职业经验，建议参考了数十份行业内的认可著作、等，特点数十万字的庞然学习资料，才有了这个。

帮助别人前，自己也得有拿的随意出手的干货吧，要不怎末心悦诚服？

先说一个，假如题主只不过目的是高端大气上档次的title来的，那我劝你我劝你先放弃幻想中，现实中数据科学家只不过称呼只不过，好像没什么用，没准别人扭头就认为你是为他们服务的呢？

那这个概念是咋来的？

程序员觉着自己不更适合编程，产品经理总觉得自己不适合我做产品，统计会计感觉自己天花板又低，咦，这个数据科学家的岗位听起来蛮逼格高的，想要做的事和我也其实没什么差距，我去试下？

嗯，基本全是那样。

你们以为是的：

这种人存不存在地？存在，但醒一醒，数量一般很少，但是需要多年的历练。

据我所了解，多个互联网大公司的数据leader，他们应该是导导表，跑下数据，然后按业务需求把数据给别人，偶而还帮各个部门做一些原先的需求，深处挖掘用户数据很有可能更多一点儿。

离数据科学家还远着，这就是现实。

但并也不是没办法，成为数据科学家，还是大路可循。

1、数据科学家咋来的？

先有Data science，再有做此行当的人datascientists。

science也是要做实验的，实验的对象是数据，方法是dm，ml，dl等，仪器是各类存储硬件，去处理软件。百变的是研究对象是不同领域，所以才一个datascience过程，产出物可能并不一些常规知识，提示和决策，甚至也可以学习拓展对某个领域认知。

2、数据科学家的类型

第一种，偏分析什么。

可以算，像商业分析这种，需要你懂行业，懂市场，懂公司经营管理，然后再再去能够解决问题。

主要工作，基本都是清清数据，多做做总结，出出报告，搞点敏锐的洞察，但与此同时大数据的到来，对模型组建能力、工具使用能力、数据处理能力必须了。

Tableau、python、Finebi、R、pandas、matlab都得会。

还得懂市场、经济、统计的知识。

第二种，偏算法。

想研究类的升华，比如说阿里达摩院，也算一个成本部门，是部门就得有产出，是研究什么就得有成果，就得能落地（这句话也不是我说的，是马老师）。

那这种就非常好再理解了，把算法从Research做到Product。

没有要求会更高，NLP，数据挖掘，推荐算法，CV，业务逻辑，需求管理，编程能力确实或者的。

3、数据科学家的核心技能

除开数据分析，还有一个什么？

当然数据科学在公司里的应用还是基础层次，老板大量招人肯定仅仅想让公司赶得上AI的末班车，但看不懂如何让数据下一界生产力，噱头是主要的。公司越大，职位边界会越什么都看不清楚。

所以，数据科学家应该要强大产品经理一样的的嗅觉能力，也可以仅仅次程序员的代码能力。

不然的话你变会很迷茫，自己在产品和的新都没有话语权，慢慢的变的了支持部门。

所以我要在大方向上，极其积极主动地一点，从insight到product，要全程参与，真有很培养能力，然后才能有数据话语权，这可也不是写个python、sql或者etl就能实现的。