


Bahagian Titik Terapung dalam Python 2
Bahagian integer dalam Python 2 kerap membawa kepada hasil yang tidak dijangka kerana hasilnya dibundarkan ke bawah kepada integer terdekat . Ini boleh menjadi masalah apabila hasil bahagi harus dinyatakan sebagai nombor titik terapung.
Untuk memaksa pembahagian menghasilkan hasil titik terapung dalam Python 2, kami boleh mengimport modul pembahagian daripada masa hadapan perpustakaan:
from __future__ import division
Import ini mengubah tingkah laku pembahagian supaya ia mengembalikan hasil titik terapung, walaupun kedua-dua operan ialah integer:
a = 4 b = 6 c = a / b print(c) # Output: 0.66666666666666663
Teknik ini membolehkan hasil titik terapung yang diingini diperolehi. Ambil perhatian bahawa dalam Python 3, operator bahagian sudah menghasilkan hasil titik terapung, jadi isu ini khusus untuk Python 2.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mencapai Bahagian Titik Terapung dalam Python 2?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

PythonArraysSupportVariousoperations: 1) SlicingExtractsSubsets, 2) Menambah/ExtendingAddSelements, 3) InsertingPlaceSelementSatSatSatSpecifics, 4) RemovingDeleteselements, 5) Sorting/ReversingChangesOrder,

NumpyarraysareessentialforapplicationRequiringeficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.theyarecrucialindaSascience, machinelearning, fizik, kejuruteraan, danfinanceduetotheirabilitytOHandlelarge-Scaledataefisien.Forexample, infinancialanal

UseanArray.arrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogeneousdata, criticalcode prestasi, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: arrayssavemememorywithtypedelements.2)

Tidak, notalllistoperationsaresuportedByArrays, andviceversa.1) arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing, whyimpactsperformance.2) listsdonotguaranteeconstantTimeComplexityFordirectacesscesscesscesscesscesscesscesscesscesessd.

ToaccesselementsinaPythonlist,useindexing,negativeindexing,slicing,oriteration.1)Indexingstartsat0.2)Negativeindexingaccessesfromtheend.3)Slicingextractsportions.4)Iterationusesforloopsorenumerate.AlwayschecklistlengthtoavoidIndexError.

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).
