对python中的float除法和整除法的实例详解

先给大家介绍下Python除法之传统除法.Floor除法及真除法 python3.0 /总是执行真除法,不管操作数的类型,都返回浮点数结果(即使能整除,如4/2==2.0): //执行Floor除法,会截断余数直接返回一个整数,如果有任何一个操作数是浮点数则返回浮点数(如4//2==2,3//2==1.5, 4.0//2==2.0) 总之:在python3.0中,/为真除法,不会截断,且结果无论能否整除都是浮点数://为地板除法,会对除法的结果进行取整返回,至于返回的结果是否是浮点数取决于操作数

Python中除法有两种运算符:'/'和'//':有三种类型的除法:传统除法.Floor除法和真除法. X / Y类型: 在Python2.6或者之前,这个操作对于整数运算会省去小数部分,而对于浮点数运算会保持小数部分:在Python3.0中变成真除法(无论任何类型都会保持小数部分,即使整除也会表示为浮点数形式). 示例代码: Python 2.7版本中结果: >>> 3/2 1 >>> 3/2.0 1.5 >>> 4/2 2 >>>

求一个算式 复制代码 代码如下: a=1 b=2 c=3   print c*(a/b) 运行结果总是0,反复检查拆开以后,发现在Python里,整数初整数,只能得出整数. 也就是 a 除 b 这个结果永远是0,只要把a或者b其中一个数改成浮点数即可. 复制代码 代码如下: a=1 b=2 c=3   print c*(a/float(b)) print c*(float(a)/b) 这样才能准确算出a除b的正确结果,当然,如果a比b大,并且不需要小数位数部分可以不用float. 如: 复制代码

首先要说的是python中的除法运算,在python 2.5版本中存在两种除法运算,即所谓的true除法和floor除法.当使用x/y形式进行除法运算时,如果x和y都是整形,那么运算的会对结果进行截取,取运算的整数部分,比如2/3的运算结果是0:如果x和y中有一个是浮点数,那么会进行所谓的true除法,比如2.0/3的结果是 0.66666666666666663.另外一种除法是采用x//y的形式,那么这里采用的是所谓floor除法,即得到不大于结果的最大整数值,这个运算时与操作数无关的.比如2

从python2.2开始,便有两种除法运算符:"/"."//".两者最大区别在: python2.2前的版本和python2.2以后3.0以前的版本的默认情况下,"/"所做的除法是以一种两个数或者多个数出现一个浮点数结果就以浮点数的形式表示,即float除法 "//"所做的除法则不相同,"//"不管两者出现任何数,都以整除结果为准,不对小数部分进行处理,直接抛弃,也就是整除法 以下是笔者在编译器测试的数据,

1) 使用字典dict() 循环遍历出一个可迭代对象中的元素,如果字典没有该元素,那么就让该元素作为字典的键,并将该键赋值为1,如果存在就将该元素对应的值加1. lists = ['a','a','b',5,6,7,5] count_dict = dict() for item in lists: if item in count_dict: count_dict[item] += 1 else: count_dict[item] = 1 2) 使用defaultdict() defaultdi

实验环境:windows 7,anaconda 3(python 3.5),tensorflow(gpu/cpu) 函数介绍:所用函数为six.moves下的urllib中的函数,调用如下urllib.request.urlretrieve(url,[filepath,[recall_func,[data]]]).简单介绍一下,url是必填的指的是下载地址,filepath指的是保存的本地地址,recall_func指的是回调函数,下载过程中会调用可以用来显示下载进度. 实验代码:以下载cifa

单例模式 单例模式(Singleton Pattern)是一种常用的软件设计模式,该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在.当你希望在整个系统中,某个类只能出现一个实例时,单例对象就能派上用场. 比如,某个服务器程序的配置信息存放在一个文件中,客户端通过一个 AppConfig 的类来读取配置文件的信息.如果在程序运行期间,有很多地方都需要使用配置文件的内容,也就是说,很多地方都需要创建 AppConfig 对象的实例,这就导致系统中存在多个 AppConfig 的实例对象,而这样会严重浪

如下所示: 1.for循环和range内置函数配合使用 range函数生成一个从零开始的列表, range(4)表示list:0123 range(1,11,2)表示从1开始到11-1为止步长为2的list:13579 即range(i)表示从0开始到i-1的列表,range(m,n)表示从m开始到n-1的列表,range(m,n,t)表示从m开始步长为t到n-1的列表 ''' print('第一次循环输出:') for i in range(4): print(i) print('第二次循环输

最近需要各种转格式,这里对相关代码作一个记录,方便日后查询. xlsx文件转csv文件 import xlrd import csv def xlsx_to_csv(): workbook = xlrd.open_workbook('1.xlsx') table = workbook.sheet_by_index(0) with codecs.open('1.csv', 'w', encoding='utf-8') as f: write = csv.writer(f) for row_num

在Python中有时会碰到需要一个一维列向量(n*1)与另一个一维列向量(n*1)的转置(1*n)相乘,得到一个n*n的矩阵的情况.但是在python中, 我们发现,无论是".T"还是"np.transpose"都无法实现一维向量的转置,相比之下,Matlab一句" a' "就能实现了. 那怎么实现呢?我找了个方法.请看: 即,我们把向量reshape一下,如此便实现了一维向量与一维向量转置相乘为矩阵的目的. 若大家有其他方法望告知. 以上这篇对

在定义函数的时候参数通常会使用 *args与**kwgs,形参与实参的区别不再赘述,我们来解释一下这两个的作用. *args是非关键字参数,用于元组,**kw是关键字参数 例如下面的代码 def foo(*args,**kwargs): print 'args is',args print 'kwargs is',kwargs foo(1,2) foo(k=1,w=2,a=3,r=4,g=5,s=6) foo(1,2,a=1,b=2,c=2) foo('a',1,None,a=1,b='2',c

向量点乘 (dot) 和对应分量相乘 (multiply) : >>> a array([1, 2, 3]) >>> b array([ 1., 1., 1.]) >>> np.multiply(a,b) array([ 1., 2., 3.]) >>> np.dot(a,b) 6.0 矩阵乘法 (dot) 和对应分量相乘 (multiply) : >>> c matrix([[1, 2, 3]]) >>

是否可以直接使用with语句与CSV文件?能够做这样的事情似乎很自然: import csv with csv.reader(open("myfile.csv")) as reader: # do things with reader 但是csv.reader不提供__enter__和__exit__方法,所以这不行.但是我可以分两步做: import csv with open("myfile.csv") as f: reader = csv.reader(f)