Python 教程之运算符(9)—— Python 中的运算符函数

简介: Python 教程之运算符(9)—— Python 中的运算符函数

Python 在“运算符”模块下为许多数学、逻辑、关系、按位等操作预定义了函数。本文介绍了一些基本功能。

1. add(a, b)  :- 这个函数返回给定参数的加法

操作 - a + b。

2. sub(a, b)  :- 此函数返回给定参数的差异

操作 - a - b。

3. mul(a, b)  :- 这个函数返回给定参数的乘积

操作 - a * b。

# 演示 add()、sub()、mul() 工作的 Python 代码
# importing operator module
import operator
# 初始化变量
a = 4
b = 3
# 使用 add() 将两个数字相加
print ("The addition of numbers is :",end="");
print (operator.add(a, b))
# 使用 sub() 减去两个数字
print ("The difference of numbers is :",end="");
print (operator.sub(a, b))
# 使用 mul() 将两个数字相乘
print ("The product of numbers is :",end="");
print (operator.mul(a, b))

输出:

The addition of numbers is:7
The difference of numbers is :1
The product of numbers is:12

4. truediv(a,b)  :- 这个函数返回给定参数的除法

操作 - a / b。

5. floordiv(a,b)  :- 此函数还返回给定参数的除法。但该值是下限值,即返回最大的小整数

操作 – a // b。

6. pow(a,b)  :- 这个函数返回给定参数的

操作 – a ** b.

7. mod(a,b)  :- 这个函数返回给定参数的模数。

操作 – a % b.

# 演示 truediv()、floordiv()、pow()、mod() 工作的 Python 代码
# importing operator module
import operator
# 初始化变量
a = 5
b = 2
# 使用 truediv() 将两个数字相除
print ("The true division of numbers is : ",end="");
print (operator.truediv(a,b))
# 使用 floordiv() 将两个数字相除
print ("The floor division of numbers is : ",end="");
print (operator.floordiv(a,b))
# 使用 pow() 对两个数字求幂
print ("The exponentiation of numbers is : ",end="");
print (operator.pow(a,b))
# 使用 mod() 取两个数的模
print ("The modulus of numbers is : ",end="");
print (operator.mod(a,b))

输出:

csharp

The true division of numbers is: 2.5
The floor division of numbers is: 2
The exponentiation of numbers is: 25
The modulus of numbers is: 1

8. lt(a, b)  :- 此函数用于检查 a 是否小于 b。如果 a 小于 b,则返回 true,否则返回 false。

操作 - a < b

9. le(a, b)  :- 此函数用于检查 a 是否小于或等于 b。如果 a 小于或等于 b,则返回 true,否则返回 false。

操作 - a <= b

10. eq(a, b)  :- 此函数用于检查 a 是否等于 b。如果 a 等于 b,则返回 true,否则返回 false。

操作 - a == b

# 演示 lt()、le() 和 eq() 工作的 Python 代码
# importing operator module
import operator
# 初始化变量
a = 3
b = 3
# 使用 lt() 检查 a 是否小于 b
if(operator.lt(a,b)):
  print ("3 is less than 3")
else : print ("3 is not less than 3")
# 使用 le() 检查 a 是否小于或等于 b
if(operator.le(a,b)):
  print ("3 is less than or equal to 3")
else : print ("3 is not less than or equal to 3")
# 使用 eq() 检查 a 是否等于 b
if (operator.eq(a,b)):
  print ("3 is equal to 3")
else : print ("3 is not equal to 3")

输出:

3 is not less than 3
3 is less than or equal to 3
3 is equal to 3

11. gt(a,b)  :- 此函数用于检查 a 是否大于 b。如果 a 大于 b,则返回 true,否则返回 false。

操作 - a > b

12. ge(a,b)  :- 此函数用于检查 a 是否大于或等于 b。如果 a 大于或等于 b,则返回 true,否则返回 false。

操作 - a >= b

13. ne(a,b)  :- 此函数用于检查 a 是否不等于 b 或是否相等。如果 a 不等于 b,则返回 true,否则返回 false。

操作 - a != b

# 演示 gt()、ge() 和 ne() 工作的 Python 代码
# importing operator module
import operator
# 初始化变量
a = 4
b = 3
# 使用 gt() 检查 a 是否大于 b
if (operator.gt(a,b)):
  print ("4 is greater than 3")
else : print ("4 is not greater than 3")
# 使用 ge() 检查 a 是否大于或等于 b
if (operator.ge(a,b)):
  print ("4 is greater than or equal to 3")
else : print ("4 is not greater than or equal to 3")
# 使用 ne() 检查 a 是否不等于 b
if (operator.ne(a,b)):
  print ("4 is not equal to 3")
else : print ("4 is equal to 3")

输出:

4 is greater than 3
4 is greater than or equal to 3
4 is not equal to 3


目录
相关文章
|
5天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 3
本教程介绍Scipy显著性检验,包括其基本概念、原理及应用。显著性检验用于判断样本与总体假设间的差异是否显著,是统计学中的重要工具。Scipy通过`scipy.stats`模块提供了相关功能,支持双边检验等方法。
12 1
|
7天前
|
机器学习/深度学习 Python
SciPy 教程 之 SciPy 插值 2
SciPy插值教程:介绍插值概念及其在数值分析中的应用,特别是在处理数据缺失时的插补和平滑数据集。SciPy的`scipy.interpolate`模块提供了强大的插值功能,如一维插值和样条插值。通过`UnivariateSpline()`函数,可以轻松实现单变量插值,示例代码展示了如何对非线性点进行插值计算。
11 3
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 4
本教程介绍了SciPy的空间数据处理功能,主要通过scipy.spatial模块实现。内容涵盖空间数据的基本概念、距离矩阵的定义及其在生物信息学中的应用,以及如何计算欧几里得距离。示例代码展示了如何使用SciPy计算两点间的欧几里得距离。
26 5
|
9天前
|
机器学习/深度学习 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 6
本教程介绍了SciPy处理空间数据的方法,包括使用scipy.spatial模块进行点位置判断、最近点计算等内容。还详细讲解了距离矩阵的概念及其应用,如在生物信息学中表示蛋白质结构等。最后,通过实例演示了如何计算两点间的余弦距离。
19 3
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 7
本教程介绍了SciPy的空间数据处理功能,涵盖如何使用`scipy.spatial`模块进行点的位置判断、最近点计算等操作。还详细解释了距离矩阵的概念及其在生物信息学中的应用,以及汉明距离的定义和计算方法。示例代码展示了如何计算两个点之间的汉明距离。
16 1
|
12天前
|
Python
SciPy 教程 之 SciPy 图结构 7
《SciPy 教程 之 SciPy 图结构 7》介绍了 SciPy 中处理图结构的方法。图是由节点和边组成的集合,用于表示对象及其之间的关系。scipy.sparse.csgraph 模块提供了多种图处理功能,如 `breadth_first_order()` 方法可按广度优先顺序遍历图。示例代码展示了如何使用该方法从给定的邻接矩阵中获取广度优先遍历的顺序。
23 2
|
13天前
|
算法 Python
SciPy 教程 之 SciPy 图结构 5
SciPy 图结构教程,介绍图的基本概念和SciPy中处理图结构的模块scipy.sparse.csgraph。重点讲解贝尔曼-福特算法,用于求解任意两点间最短路径,支持有向图和负权边。通过示例演示如何使用bellman_ford()方法计算最短路径。
24 3
|
13天前
|
缓存 测试技术 Apache
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
30 1
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 插值 3
本教程介绍了SciPy中的插值方法,包括什么是插值及其在数据处理和机器学习中的应用。通过 `scipy.interpolate` 模块,特别是 `Rbf()` 函数,展示了如何实现径向基函数插值,以平滑数据集中的离散点。示例代码演示了如何使用 `Rbf()` 函数进行插值计算。
13 0
|
6天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 1
本教程介绍Scipy显著性检验,包括统计假设、零假设和备择假设等概念,以及如何使用scipy.stats模块进行显著性检验,以判断样本与总体假设间是否存在显著差异。
11 0