Python 中的模運算符

Question

下面這段代碼中的模有什么作用？

from math import *
3.14 % 2 * pi

我們如何計算浮點數的模數？

Answer 1

當你有表達式時：

a % b = c

這真的意味着存在一個整數n使c盡可能小，但非負。

a - n*b = c

手動，您可以一次又一次地減去2 （如果您的數字是負數，則加2 ），直到最終結果是可能的最小正數：

  3.14 % 2
= 3.14 - 1 * 2
= 1.14

此外， 3.14 % 2 * pi被解釋為(3.14 % 2) * pi 。 我不確定您是否打算寫3.14 % (2 * pi) （在任何一種情況下，算法都是相同的。只需減/加，直到數字盡可能小）。

Answer 2

除了其他答案之外， fmod文檔還有一些有趣的事情要說：

math.fmod(x, y)

返回fmod(x, y) ，由平台 C 庫定義。 請注意，Python 表達式x % y可能不會返回相同的結果。 C 標准的意圖是fmod(x, y)恰好（數學上；無限精度）等於x - n*y對於某個整數 n，使得結果與x具有相同的符號並且幅度小於abs(y) 。 Python 的x % y返回帶有y符號的結果，並且對於浮點參數可能無法完全計算。 例如， fmod(-1e-100, 1e100)是-1e-100 ，但是 Python 的-1e-100 % 1e100是1e100-1e-100 ，它不能完全表示為浮點數，並且四舍五入到令人驚訝的1e100 。 出於這個原因，函數fmod()在使用浮點數時通常是首選，而 Python 的x % y在使用整數時是首選。

Answer 3

您對正常模數的期望相同.. 例如7 % 4 = 3 , 7.3 % 4.0 = 3.3

注意浮點精度問題。

Answer 4

與普通模數相同3.14 % 6.28 = 3.14 ，就像3.14%4 =3.14 3.14%2 = 1.14 （余數...）

Answer 5

你應該使用 fmod(a,b)

While abs(x%y) < abs(y) is true數學上While abs(x%y) < abs(y) is true ，但對於floats ，由於roundoff ，它在數值上可能不正確。

例如，假設在一個平台上，其一個Python float是一個IEEE 754雙精度數，為了使-1e-100 % 1e100具有相同的符號1e100 ，計算結果是-1e-100 + 1e100 ，這是在數字上完全等於1e100 。

math 模塊中的函數fmod()返回一個結果，其符號與第一個參數的符號匹配，因此在這種情況下返回-1e-100 。 哪種方法更合適取決於應用程序。

where x = a%b用於整數模