Python 除法小技巧

floor()方法返回不大于x的最大整数(向下取整). 语法 以下是floor()方法的语法: import math math.floor( x ) 注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入math模块,然后需要用math的静态对象来调用这个函数. 参数 x -- 这是一个数值表达式. 返回值 此方法返回不大于x的最大整数. 例子 下面的例子显示了floor()方法的使用. #!/usr/bin/python import math # This will import math mod

不管是啥语言都离不开加减乘除这些算法,但是在Python里面你知道这些符号代表什么运算吗? "/"这个是除法运算,那么这个"//"呢?"*"这个是乘法运算,那么这个"**"呢?下面来一一介绍下. "//"运算 除法运算符是"/",这个人人皆知道,但是这个二元运算符"/"求出来的结果都是取决于操作数本身的,比如: 复制代码 代码如下: 20 / 3 6 20 / 3.0

本文实例讲述了python通过floor函数舍弃小数位的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: python中可以通过math库的floor函数来舍弃浮点数后面的小数位 import math print(math.floor( x )) 例如:x=1.2,返回1.0 其返回值为浮点数,如果希望返回整数,可以写成: import math #from jb51.net print(int(math.floor( x ))) 输出结果:1 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

除法啰嗦的,不仅是python. 整数除以整数 看官请在启动idle之后,练习下面的运算: >>> 2/5 0 >>> 2.0/5 0.4 >>> 2/5.0 0.4 >>> 2.0/5.0 0.4 看到没有?麻烦出来了,如果从小学数学知识除法,以上四个运算结果都应该是0.4.但我们看到的后三个符合,第一个居然结果是0.why? 因为,在python里面有一个规定,像2/5中的除法这样,是要取整.2除以5,商是0(整数),余数是2(整

本文实例讲解了Python中除法使用的注意事项,是非常重要的技巧,对于Python程序设计来说有很好的借鉴价值.具体分析如下: 现来看如下示例: def avg(first, *rest): return (first + sum(rest)) / (1 + len(rest)) # Sample use avg(1, 2) # 1.5 avg(1, 2, 3, 4) # 2.5 源程序只是为了演示变长参数的使用,不过 Python 2.7.1 的解释器里,我得到的结果却和注释的结果不一样 >>

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

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

本文实例讲述了Python3中的真除和Floor除法用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在Python3中,除法运算有两种,一种是真除,一种是Floor除法,这两者是有分别的,分别如代码所示: >>>10/4 2.5 >>>10//4 2 >>>10/4.0 2.5 >>>10//4.0 2.0 Python3中一个斜杠的除法是真除,这和其他编程语言是一样的,保留浮点数,Floor除法是去除浮点数保留整数的除法,所以叫做Floor

复制代码 代码如下: from __future__ import division print 7/3 输出结果: 2.3333333333

大家好,都说追女孩方法大于态度,学Python也是,今天就给大家分享的是我在用Python编写程序时常用的一些小技巧. 1.多次打印同一个字符 在Python中,不用特地写一个函数来重复打印同一个字符,直接使用Print就可以 tem = 'I Love Python ' print(tem * 3) I Love Python I Love Python I Love Python 2.在函数内部使用生成器 在写Python程序时,我们可以在函数内部直接使用生成器,这样可以使代码更简洁. su

目录 1.如何按照字典的值的大小进行排序 2.优雅的一次性判断多个条件 3.如何优雅的合并两个字典 1.如何按照字典的值的大小进行排序 我们知道,字典的本质是哈希表,本身是无法排序的,但 Python 3.6 之后,字典是可以按照插入的顺序进行遍历的,这就是有序字典,其中的原理,可以阅读 Python3.6 之后字典是有序的? . 知道了这一点,就好办了,先把字典的键值对列表排序,然后重新插入新的字典,这样新字典就可以按照值的大小进行遍历输出. 代码如下: >>> xs = {'a':

本文介绍的是关于Python实现列表项拼接的一个小技巧,分享出来供大家参考学习,下面来看看详细的介绍: 典型代码: data_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] separator = '\t' data_joined = separator.join(data_list) print(data_joined) 其输出为: a b c d e f 应用场景 在实现很多业务需求的时候,需要将列表中的每一项按照某种分隔符拼接成一个串,以完成某种序列化模式,用于

本文实例总结了Python常用的小技巧.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 1. 获取本地mac地址: import uuid mac = uuid.uuid1().hex[-12:] print(mac) 运行结果:e0cb4e077585 2. del 的使用 a = ['b','c','d'] del a[0] print(a)# 输出 ['c', 'd'] a = ['b','c','d'] del a[0:2] # 删除从第1个元素开始,到第2个元素 print(a)# 输出 ['d

本文为你介绍Pandas隐藏的炫酷小技巧,我相信这些会对你有所帮助. 或许本文中的某些命令你早已知晓,只是没意识到它还有这种打开方式. Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包.市面上有很多关于Pandas的经典教程,但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧,我相信这些会对你有所帮助. 1. read_csv 这是读取数据的入门级命令.当要你所读取的数据量特别大时,试着加上这个参数nrows = 5,就可以在载入全部数据前先读取一小部分数据.如此一来,就可以避免选错分隔符这样的错误啦(数据不

这篇博客其实就是这个集合整理后一部分的公开亮相.如果你已经是个python大牛,那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了,但我想你应该也能发现一些你不知道的新技巧.而如果你之前是一个c,c++,java的程序员,同时在学习python,或者干脆就是一个刚刚学习编程的新手,那么你应该会看到很多特别有用能让你感到惊奇的实用技巧,就像我当初一样. 每一个技巧和语言用法都会在一个个实例中展示给大家,也不需要有其他的说明.我已经尽力把每个例子弄的通俗易懂,但是因为读者对python的熟悉程度不同,仍然可能

三元条件判断的3种实现方法 C语言中有三元条件表达式,如 a>b?a:b,Python中没有三目运算符(?:),但Python有它自己的方式来实现类似的功能.这里介绍3种方法: true_part if condition else false_part a,b=2,3 c=a if a>b else b a,b=2,1 c=a if a>b else b >>> print c 2 利用and-or条件判断的特性来实现三元条件判断 首先介绍一下,and和or的用法:

本文介绍的是关于Python利用字典的默认行为的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面来看看详细的介绍: 典型代码1: from collections import defaultdict if __name__ == '__main__': data = defaultdict(int) data[0] += 1 print(data) 输出1: defaultdict(<type 'int'>, {0: 1}) 典型代码2: if __name__ == '__main__': data

本文介绍的是关于Python列表项排序的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面来看看详细的介绍: 典型代码1: data_list = [6, 9, 1, 3, 0, 10, 100, -100] data_list.sort() print(data_list) 输出1: [-100, 0, 1, 3, 6, 9, 10, 100] 典型代码2: data_list = [6, 9, 1, 3, 0, 10, 100, -100] data_list_copy = sorted(data_li