# Variablen

Wenn Sie ein neues Jupyter Notebook erstellen, wählen Sie `Python 3.6` als Typ des Notebooks aus.

Innerhalb des Notebooks arbeiten Sie dann mit Python in der Version 3.6. Um zu verstehen, welche Bedeutung Variablen haben, müssen Sie also Variablen in Python 3.6 verstehen.

In Python ist eine Variable ein Kurzname für einen Speicherbereich, in den Daten abgelegt werden können. Auf diese Daten kann dann unter dem Namen der Variablen zugegriffen werden. Dies haben wir prinzipiell bereits in den ersten Übungen durchgeführt. Beispiele:

`d_i = 20 # Innendurchmesser eines Rohres`

Den Name einer Variablen muss eindeutig sein. Er darf nicht mit einer Ziffer beginnen und darf keine Operationszeichen wie `'+', '-', '*', ':', '^'` oder `'#'` enthalten. Soll einer Variablen ein Wert zugewiesen werden, so geschieht das mittels des Gleichheitszeichens, siehe oben.

Das `'#'`-Zeichen leitet einen Kommentar ein. Alles, was nach diesem Zeichen folgt, hat einen rein informativen Charakter aber wird von Python ignoriert.

Sobald eine Variable angelegt ist, kann diese in Berechnungen verwendet werden, z.B.


```python
import math
```


```python
d_i = 20e-3 # Innendurchmesser eines Rohres in m

A_i = math.pi*d_i**2/4 # Lichter Querschnitt in m**2
```

In einer Zelle dürfen mehrere Operationen stehen, siehe oben. Eine Zelle kann eine Ausgabe haben. Das ist dann immer das Ergebnis der Letzten Operation. 

In der oben stehenden Zelle steht als letztes eine Wertzuweisung `A_i = ...`, die keine Ausgabe erzeugt. 

Um interaktiv arbeiten zu können, sollte man nicht zu lange Berechnungen in einzelnen Zellen durchführen. Statt dessen sollte man nach wenigen sinnvollen Schritten Zwischenergebnisse anzeigen, um den Gang der Arbeit nachvollziehen zu können. 

Stellt man einen Fehler fest, so können Werte geändert und die Zelle erneut ausgeführt werden.

Um das Ergebnis der oben durchgeführten Berechnung anzuzeigen, kann man die zuletzt erzeugte Variable aufrufen. Die Zelle sähe dann so aus:


```python
d_i = 20e-3 # Innendurchmesser eines Rohres in m

A_i = math.pi*d_i**2/4 # Lichter Querschnitt in m**2
A_i
```




    0.0003141592653589793



Variablen haben einen Typ, den man sich durch die Funktion `type(variable)` anzeigen kann, z.B.:


```python
type(A_i)
```




    float



# Aufgabe

Untersuchen Sie, welchen Typ die Variablen

`a=1`

`x=5.0`

`Name = 'Bernd'`

und

`Punkt = (3,4)`

haben.


```python
a = 1
type(a)
```




    int




```python
x=5.0
type(x)
```




    float




```python
name='Bernd'
type(name)
```




    str




```python
Punkt=(3,4)
type(Punkt)
```




    tuple



Untersuchen Sie, welche Auswirkung der Befehl

`2*name`


```python
2*name
```




    'BerndBernd'



mit dem oben definierten Namen hat. Welche Auswirkung hat analog

`2*Punkt`?


```python
2*Punkt
```




    (3, 4, 3, 4)



Stellen Sie eine Vermutung auf, welchen Typ das Produkt `a*x` und die Summe `a+x` mit den oben festgelegten Werten von `a` und `x` haben und überprüfen Sie diese.


```python
type(a+x)
```




    float




```python
type(a*x)
```




    float



Um die Anwendungen in der Mathematik nicht aus den Augen zu verlieren, bearbeiten Sie die folgende Aufgabe:

# Aufgabe

Berechnen Sie das Gewicht von 250m Kupferrohr CU15$\times$1 in kg. Entnehmen Sie dafür die Dichte $\varrho$ von Kupfer ihrem Tabellenbuch. Die Zusammenhänge sind durch die folgenden Formeln gegeben:

\begin{align}
  A &= \dfrac{\pi\,(d_a^2 - d_i^2)}{4}
  \\[2ex]
  V &= A\, l
  \\[2ex]
  m &= \varrho\, V
\end{align}


```python
import math
```


```python
# Ihre Lösung beginnt hier
d_a = 15e-2 # d_a in dm
d_i = 13e-2 # d_i in dm

l = 250e1 # l in dm
A = math.pi*(d_a**2 - d_i**2)/4 # Querschnitt in dm**2
V = A*l # Volumen in dm**3

rho = 8.96 # kg/dm**3
m = rho*V
m # Masse in kg
```




    98.52034561657587



36e883b6d78e79d9e4d5e5a6226591b05d222628
ipynb
Jupyter Notebook
src/03-Variablen_lsg.ipynb
w-meiners/anb-first-steps
6cb3583f77ae853922acd86fa9e48e9cf5188596
MIT
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MIT
Qwen/Qwen-72B
1. YES
2. YES