整数の除算での予期せぬ結果: なぜ 8/-7 = -2 なのでしょうか?
整数の除算で驚くべきこと
整数を扱う場合、除算を実行すると予期しない結果が発生する可能性があります。たとえば、両方の数値が整数として扱われる場合、8/-7 は -2 と等しくなります。これは混乱を招く可能性があるので、何が起こっているのかを見てみましょう。
説明
あなたが使用していると思われる Python 2 の整数の除算は、「」として知られる規則に従っています。フロア分割です。」これは、結果が最も近い整数に切り捨てられることを意味します。この場合、-1.143 (8.0/(-7.0) の実際の結果) は -2 に切り捨てられます。
この動作は興味深い結果をもたらします:
- 8/(-7) = -2: より負の値に切り捨てます
- 8/7 = 1: 最も近い小さい整数に切り下げます
Python 3 以降
Python 3 では、整数の除算が変更されました。切り捨ての代わりに、浮動小数点の結果が得られます。たとえば、Python 3 の 8/(-7) は -1.143 になります。
それでも整数の除算が必要な場合、Python 3 には「//」演算子が用意されています。これは、Python 2 の整数の除算と同様に動作し、最も近い整数に切り捨てられます。
驚きを「修正」する
整数の除算結果における明らかな驚きは、次のとおりです。 Python 3 にアップグレードすることで「修正」されました。これにより、真の数学演算をよりよく表す浮動小数点の結果が得られます。あるいは、Python 3 で「//」演算子を使用して、Python 2 の整数の除算と同じ動作を実現することもできます。
以上が整数の除算での予期せぬ結果: なぜ 8/-7 = -2 なのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

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Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
