Python 2와 Python 3의 정수 나누기: 두 결과 이야기
Python에서 두 숫자를 나누는 것은 간단한 작업처럼 보일 수 있습니다. 하지만 Python 2와 Python 3에는 예상치 못한 결과가 발생할 수 있는 미묘한 차이가 있습니다.
Python에서는 2.7에서 / 연산자는 두 입력이 모두 정수일 때 정수 나누기를 수행합니다. 결과적으로 소수 부분을 버리고 정수 몫이 생성됩니다. 예를 들어 20/15는 정수 나누기 결과인 1을 산출합니다.
그러나 Python 3에서 / 연산자는 입력 유형에 관계없이 기본적으로 부동 소수점 나누기를 수행합니다. 즉, 20/15는 소수 부분을 유지하는 1.3333333333333333의 부동 소수점 결과를 제공합니다.
Python 2에서 정수 나누기를 달성하려면 몫을 가장 가까운 정수로 반올림하는 // 연산자를 사용할 수 있습니다. . 모듈로 연산은 % 연산자를 사용하여 수행할 수 있습니다. 예를 들어:
>> 7 // 2 3 >> 7 % 2 1
Python 2가 부동 소수점 나누기에 관해 Python 3처럼 작동하도록 하려면 특수 가져오기를 사용할 수 있습니다.
from __future__ import division
다른 가져오기 전에 이것을 가져오도록 하세요.
그러므로 기억하세요. Python 2.7에서는 정수 나눗셈의 기본값이 /인 반면, Python 3에서는 그 반대입니다. 일관성을 유지하려면 두 Python 버전 모두에서 / 연산자와 함께 부동 소수점 나누기를 사용하고 //를 사용하여 정수 나누기를 명시적으로 지정하고 %를 사용하여 모듈로를 지정하는 것이 좋습니다.
위 내용은 Python 2와 Python 3의 정수 나누기의 차이점은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python 스크립트가 UNIX 시스템에서 실행할 수없는 이유는 다음과 같습니다. 1) CHMOD XYOUR_SCRIPT.PY를 사용하여 실행 권한을 부여하는 권한이 불충분합니다. 2) 잘못되거나 누락 된 Shebang 라인은 #!/usr/bin/envpython을 사용해야합니다. 3) 잘못된 환경 변수 설정, os.environ 디버깅을 인쇄 할 수 있습니다. 4) 잘못된 Python 버전을 사용하여 Shebang 행 또는 명령 줄에 버전을 지정할 수 있습니다. 5) 가상 환경을 사용하여 종속성을 분리하는 의존성 문제; 6) 구문 오류, python-mpy_compileyour_script.py를 사용하여 감지하십시오.

파이썬 어레이를 사용하는 것은 목록보다 많은 양의 숫자 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다. 1) 배열 더 많은 메모리를 저장, 2) 배열은 숫자 값으로 작동하는 것이 더 빠르며, 3) 배열 힘 유형 일관성, 4) 배열은 C 배열과 호환되지만 목록만큼 유연하고 편리하지 않습니다.

더 나은 orfelexibility 및 mixdatatatatytys, 탁월한 정비 계산 모래 데이터 세트.

numpymanagesmemoryforlargearraysefficiedviews, 사본 및 메모리-맵핑 파일

ListSinpythondonoTrequireimportingAmodule, whilearraysfromtheArrayModuledOneedAnimport.1) ListSareBuilt-in, Versatile, andCanholdixedDatatypes.2) arraysarraysaremorememorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMoremeMoremeTeverTopeTeveTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeveTeTeTeTeTeTeTeTete가 필요합니다.

PythonlistsCanstoreAnyDatAtype, ArrayModuLearRaysStoreOneType 및 NUMPYARRAYSAREFORNUMERICALPUTATION.1) LISTSAREVERSATILEBUTLESSMEMORY-EFFICENT.2) ARRAYMODUERRAYRAYRAYSARRYSARESARESARESARESARESARESAREDOREDORY-UNFICEDONOUNEOUSDATA.3) NumpyArraysUraysOrcepperperperperperperperperperperperperperperperferperferperferferpercient

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