pythonfloor
❶ python Floor除法怎么算
从Python2.2开始，增加了一个操作符 // ，以执行地板除：//除法不管操作数为何种数值类型，总是会舍去小数部分，返回数字序列中比真正的商小的最接近的数字。
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>>>1//20>>>1.0//20>>>-1//2.0-1
❷ python3.5中的地板除问题
对最佳回答进行一些修改：在python3.X中利用/即可直接进行浮点运隐除法运算，即精确除法。而//的规则是：旁并厅先对被除数进蔽绝行四舍五入取整（除数不动），然后运算除法，对运算结果进行无条件截断，只保留到整数部分，小数点后不保留。这个类似floor()，所以也叫地板除。
#加粗部分为修改部分
❸ PYTHON里的负数求余是怎么算的
在python中想搞清楚取余就要先搞清楚咐蔽谨整除
因为在python中取余遵循
a % b = a - (a // b) * b
那么
r = m // n, 而且始终取下, 即math.floor(r),且同号正, 异号负, 5 // -3 = -2, 5 // 3 = 1
那么, 令r = floor(a // b)
a > 0, b > 0, a - (a // b) * b = a - {取下值的正数, 故a > r * b} * b = 正数
a > 0, b < 0, a - (a // b) * b = a - {取下值衡基的负数, 故a < r * b} * b = 负数
a < 0, b > 0, a - (a // b) * b = a - {取下值的负数, 故a > r * b} * b = 正数
a < 0, b < 0, a - (a // b) * b = a - {取下值的正数, 故a < r * b} * b = 负数
所并枣以, 取余和被除数有关
❹ 为什么Python中//和math.floor运算结果会不同
先说结论：这个问题是由于cpython的地板除运算符（//）的实现不是 浮点除清启改法+floor 来实现而是用了（被除数 - 余数）/除数 导致的。
PS：Jython下可以得到20.0，而PEP里规定了a // b应该等于round(a/b)，所以似乎这是cpython实现的一个bug？
首先先分析下1 / 0.05究竟应该等于多少。答案就是旁此精确的20.0。
简单解释下：IEEE754浮点数规定，如果一个浮点数的值不能被精确记录，那么它的值会被记成与这个数距离最近的可以被IEEE浮点数表示的数。
首先，0.05在二进制下是无限循环小数，自然不能被精确记录，因此0.05这个浮点数的实际值是不等于0.05的，实际值是约为0.05 + 2.7e-18。
之后做浮点除法，实际上做的是1 / (0.05+2.7...e-18)，这个除法的结果大约是20 - 1.1e-15。这个值也不能被精确表示，恰好离这个数最近的可以表示的值就是20.0，因此即使有浮点数误差结果也是精确的20.0。
既然1/0.05就是20.0，那么对他做floor运算自然也是20了。
现在的问题就是为什么1 // 0.05会变成19.0，要解决这个问题只能翻源码看//运算符的实现。
直接把cpython/floatobject.c at · python/cpython · GitHub 中实现//运算的一段贴上来答判：
static PyObject *
float_divmod(PyObject *v, PyObject *w)
{
double vx, wx;
double div, mod, floordiv;
CONVERT_TO_DOUBLE(v, vx);
CONVERT_TO_DOUBLE(w, wx);
if (wx == 0.0) {
PyErr_SetString(PyExc_ZeroDivisionError, "float divmod()");
return NULL;
}
PyFPE_START_PROTECT("divmod", return 0)
mod = fmod(vx, wx);
/* fmod is typically exact, so vx-mod is *mathematically* an
exact multiple of wx. But this is fp arithmetic, and fp
vx - mod is an approximation; the result is that div may
not be an exact integral value after the division, although
it will always be very close to one.
*/
div = (vx - mod) / wx;
if (mod) {
/* ensure the remainder has the same sign as the denominator */
if ((wx < 0) != (mod < 0)) {
mod += wx;
div -= 1.0;
}
}
else {
/* the remainder is zero, and in the presence of signed zeroes
fmod returns different results across platforms; ensure
it has the same sign as the denominator. */
mod = sign(0.0, wx);
}
/* snap quotient to nearest integral value */
if (div) {
floordiv = floor(div);
if (div - floordiv > 0.5)
floordiv += 1.0;
}
else {
/* div is zero - get the same sign as the true quotient */
floordiv = sign(0.0, vx / wx); /* zero w/ sign of vx/wx */
}
PyFPE_END_PROTECT(floordiv)
return Py_BuildValue("(dd)", floordiv, mod);
}
可以发现cpython中x // y的实现实际上是
round((x - fmod(x, y)) / y)
，其中fmod函数是求两个浮点数相除的余数。
这样一来就解释的通了：在十进制下，显然1除以0.05的余数应该是0.0。然而在IEEE浮点数环境中，0.05的实际值是约0.05 + 2.7e-18，略大于0.05，这样一来1除以这个数的余数就成了约0.05 - 5e-17，从1中减掉这么多之后就只剩0.95了，除以0.05再round后变成19.0。
❺ python里面地板除法是什么意思
// 称为地板除，两个整数的除法仍然是整数，它总是会舍去小数部分，返回数字序列中比真正的商小的，最接近的数字。
简单来说就是求商。
两个整数相除，返回整数
3 // 2
> 1
两个数的区中一个是浮点数，返回浮点数
3 // 2.0
> 1.0
负数除以正整数是负数自己本身
-1 // 2.0
> -1
负数除以负整数是0
-1//-4
> 0
❻ Python中floor的用处（功能）是什么
浮点型数据类型，也就是数学中的小数，它的精度可以通过print(sys.float_info)查看
❼ python中，取模运算是怎样的
对于整型数a，b来说，取模运算或者求余运算的键悔方法都是：
1.求 整数商： c = a/b;
2.计算模或者余数： r = a - c*b.
求模运算和扒简求余运算在第一步不同: 取余运算在取c的值时，向0 方向舍入(fix()函数)；而取模运算在计算c的值时，向负无穷方向舍入(floor()函数)。
例如：计算-7 Mod 4
那么：a = -7；b = 4；
第一步：求整数商c，如进行求模运算c = -2（向负无穷方向舍入），求余c = -1（向0方向舍入）；
第二步：计算模和余数的公式相同，但因c的值不同，求模时r = 1，求余时r = -3。
归纳：当a和b符号春亮裤一致时，求模运算和求余运算所得的c的值一致，因此结果一致。
当符号不一致时，结果不一样。求模运算结果的符号和b一致，求余运算结果的符号和a一致。
另外各个环境下%运算符的含义不同，比如c/c++，java 为取余，而python则为取模。
❽ python取模是什么意思
Python中的旁祥取模运算符用于求余数。它通常写作%，并用于计算两个整数相除时的余数。例如，如果我们将9除以4，得到2，余数为1，因此9 % 4等于1。
>>> 9 % 4
1
在Python中，取模运算符可用于任何整数，包括正整数、负整数和0。例如，以下代码演示了使用取模运算符来计算几个负整数的余数：
>>>友燃 -9 % 4
3
>>> -8 % 3
2
>>>好启虚 -7 % 2
1
❾ python中取整
定义：大于或等于 x 的最大整数 math.ceil(x)
向上取整运算为Ceiling，用数学符号⌈⌉表示
定义：小于或等于 x 的最大整数 math.floor(x)
向上取整运算为Floor，用数学符号⌊⌋表示
其实反斜杠 // 也能实现向下取整:
但是在某些情况下 // 和 math.floor(x) 的实现结果又不一样：
还是因为浮点数在计算机中存储值并不是0.05而是0.05...125，具体解释还是看这里吧 为什么Python中//和math.floor运算结果会不同 。
向0取整：x为负数时向上取整，x为正数时向下取整。
python中可用 int(x) 实现，也可以用 math.modf(x) 返回一个包含小数部分和整数部分的元组。
有人可能会对 math.modf(-2.36) 结果感到好奇，按理说它应该返回 (0.36, 2.00) 才对。这里涉及到了另一个问题，即浮点数在计算机中的表示，在计算机中是无法精确的表示小数的，至少目前的计算机做不到这一点。上例中最后的输出结果只是 0.36 在计算中的近似表示。
Python和C一样, 采用IEEE 754规范来存储浮点数，更详细解释，可以参考知乎话题：
为什么0.1+0.2=0.30000000000000004而1.1+2.2=3.3000000000000003
从官方文档得知，Python中 round(x) 采用银行进位法而非传统的四舍五入。
银行进位规则：
① 如果保留数最后一位不等于5，则执行四舍五入，例如 round(5.234, 2)=5.23 round(5.236, 2)=5.24
② 如果保留数最后一位等于5，则取决于5的位置和状态：⑴ 如果5后有数，不论奇偶都要进位，例如 round(5.2354, 2)=5.24 ；⑵ 如果5后没有数，则需要看5的前一位奇偶性，奇进偶舍，例如 round(5.235, 2)=5.24 , round(5.225, 2)=5.22
但是！注意！：
内心中一片乌鸦飞过，说好的奇进偶舍呢？？？其实我内心也是奔溃的，继续找答案：
我们都知道，计算机所存储的浮点数并不是表面这么简单，他并不是一个精确值，可以用decimal模块的Decimal对象，将float数据映射为底层的更精确的表示。：
round还是那个round，过错就在于float对象“眼见而非实”上，那到底如何实现真正意义四舍五入呢？？
decimal模块是Python的一个标准库，是专门为十进制小数的精确计算而设计的,使用decimal模块的接口，可以实现小数精确的四舍五入，具体不多做展开了，可以参考官方文档...暂时我也用不到decimal
一路写下来，结论就是float心机好深，操作真的要小心点...
❿ python中如何进行开方运算
1、python中使用pow函数求n的n方根。首先打开python的编辑器，新建一个python 3的文件：
