Den Modulo-Operator in Python verstehen: Worum geht es beim %-Zeichen?
Haben Sie sich jemals gefragt, was das %-Zeichen in Python bedeutet? Berechnung funktioniert? Es mag wie ein Rätsel erscheinen, aber die Antwort liegt im Konzept des Modulo-Operators.
In Python berechnet der Modulo-Operator, dargestellt durch %, den Rest, nachdem eine Zahl durch eine andere dividiert wurde. Das bedeutet, dass im Ausdruck a % b a durch b dividiert wird und das Ergebnis der Wert ist, der nach Abschluss der Division übrig bleibt.
Wie funktioniert das in der Praxis? Betrachten wir ein Beispiel:
- 4 % 2 entspricht 0, weil 4 gleichmäßig durch 2 (zweimal) ohne Rest geteilt werden kann.
- 7 % 2 entspricht 1, weil wenn 7 wird durch 2 (dreimal) geteilt, es bleibt ein Rest von 1.
Einfach ausgedrückt gibt der Modulo-Operator die zurück Rest einer Divisionsoperation. Wenn kein Rest vorhanden ist, wird 0 zurückgegeben.
Hier ist ein wichtiger Punkt zu beachten: Der Modulo-Operator liefert immer ein Ergebnis mit demselben Vorzeichen wie der zweite Operand (oder 0). Darüber hinaus ist der Absolutwert des Ergebnisses streng kleiner als der Absolutwert des zweiten Operanden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas bewirkt das %-Zeichen (Modulo-Operator) in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

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