python number

本文详细介绍了Python中常用的数学运算符,包括除法、取余、取整除、幂运算等,并解释了运算符的优先级及特殊用法。此外还提到了Python支持的其他数值类型。


    在命令模式下,除了一般的加减乘除


1、要使两个 float 类型的数据相除后得到整数,可以用 // 符号
2、% 用于取余数

>>> 17 / 3  # classic division returns a float
5.666666666666667
>>>
>>> 17 // 3  # floor division discards the fractional part
5
>>> 17 % 3  # the % operator returns the remainder of the division
2
>>> 5 * 3 + 2  # result * divisor + remainder

17

3、使用 ** 取幂次方
>>> 5 ** 2  # 5 squared
25
>>> 2 ** 7  # 2 to the power of 7
128
同时,对于 -3**2,因为 ** 比 - 号有更高的优先级,所以实际的结果是 -(3**2) = -9;所以如果想得到 9,可以使用括号:(-3)**2

4、最后一个神奇的符号 _ (在交互模式下) 表示刚刚显示在终端的数据
5、除了 int 和 float 类型之外,还有其他 number 类型,例如 Decimal Fraction,Python 同时内置支持 complex numbers 复数,使用 j 或者 J 表示虚数部分的前缀

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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