Summary  
This chapter explains Python’s fundamental numeric types—including integers for whole numbers and floats for decimal values (with scientific notation and underscores for readability)—shows how to inspect their types, and describes their boolean truthiness.  

General domain of usage  
Scientific computing

Zahlen sind allgegenwärtig in Python. Zwei grundlegende numerische Typen werden am häufigsten verwendet: **Ganzzahlen** (`int`) für ganze Zahlen und **Gleitkommazahlen** (`float`) für Dezimalzahlen (einschließlich wissenschaftlicher Notation wie `1e-3`).


## Grundlagen zu Integer und Float

* **Integer (`int`)**: Ganze Zahlen wie `-2`, `0`, `7`, `456566`. Python unterstützt beliebig große Ganzzahlen;
* **Float (`float`)**: Dezimalwerte wie `2.5`, `3.14159`, `2.71828` oder wissenschaftliche Notation wie `6.02e23`;
* **Wahrheitswert**: `0` und `0.0` sind `False`, alle anderen `int/float` sind in booleschen Kontexten `True`.

## Wissenschaftliche Notation

Die wissenschaftliche Notation ist eine kompakte Schreibweise für sehr große oder sehr kleine Zahlen unter Verwendung von Zehnerpotenzen. In Python bedeutet eine Zahl mit `e`, dass sie "mit 10 hoch einer Potenz multipliziert" wird: Zum Beispiel bedeutet `1e-3` $$1 × 10⁻³$$ (0,001) und `6.02e23` bedeutet $$6.02 × 10²³$$. Zahlen in dieser Form werden immer als `float` behandelt.


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

print(n_int, n_float, n_sci)

## Große Zahlen lesbar schreiben

Menschen schreiben oft `1,000,000` oder `1 000 000`. Python erlaubt jedoch keine Kommas oder Leerzeichen in numerischen Literalen, verwenden Sie stattdessen **Unterstriche** für bessere Lesbarkeit.

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

Gleitkommazahlen werden als binäre Brüche gespeichert, kleine Rundungsdifferenzen sind normal (z. B. kann `0.1 + 0.2` nicht exakt `0.3` ergeben). Rundung und Formatierung werden später behandelt.

Hinweis

Welches Literal ist in Python-Code für eine Million gültig?

Wähle die zutreffende Aussage zu `int` und `float`.

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Strings ermöglichen die Arbeit mit Text in Python, von der Anzeige von Nachrichten bis zur Verarbeitung von Benutzereingaben. Sie werden untersuchen, wie man Strings erstellt, verändert und effektiv manipuliert. Das Verständnis von Strings ist grundlegend für das Schreiben interaktiver Programme und die klare Kommunikation von Informationen im Code.

Erfahren Sie, wie Sie Datentypen effektiv handhaben, um Genauigkeit und Konsistenz in Ihren Programmen sicherzustellen. Werte in den geeigneten Typ umwandeln, Text vor dem Vergleich bereinigen und numerische Operationen von der Textformatierung trennen. Sie lernen außerdem, wie fehlende Daten gezielt verwaltet und menschenlesbarer Text anders als Rohdaten behandelt werden, um zuverlässige, konsistente und gut lesbare Ergebnisse zu erzielen.

Verständnis Numerischer Typen

Grundlagen zu Integer und Float

Wissenschaftliche Notation

Große Zahlen lesbar schreiben

1. Welcher Typ ist `1e2`?

2. Welches Literal ist in Python-Code für eine Million gültig?

3. Wähle die zutreffende Aussage zu `int` und `float`.