为什么python除法结果会有小数点0_数据分析番外篇07_Python的除法居然是这样的...

前天的一次数据试验，由于没有搞懂Python中除法的性质，导致浪费了一个上午的时间在那里纠结，汗。。。

数据试验的背景是想研究一下如下函数变化的性质，并将其可视化

Y= （A-B）/（A+B）

初步的想法是利用Python产生随机数来进行模拟试验，首先固定“A+B”的值，如A+B=1000来尝试研究一下在B变化的情况下，Y和B的关系，其实这个关系非常简单，当A+B固定后，“A-B”可以表达为“A+B”-2B。很明显这个时候B和Y是一个简单的线性关系。理论上已经知道了结果了，开始尝试代码实现吧，哪知结果出乎预料。

这是什么鬼，如此之完美的逻辑回归分类函数？是不是让你想到了Sigmoid函数图像。

通过输出Y值，能看到除了0就是-10，这明显是除法数值被取整了呀，那问题到底出在那里呢？以前使用Python做运算的时候，并没有遇到类似的问题。难道又是因为数据维度的问题？尝试了各种随机数产生的方法，有时候会是线性函数，有时候就如上图。百思不得其解（请原谅一个刚刚学习编程的老年人的对语言的认知水平）

通过查询，原来Python的除法分为Ture除法和floor除法，在3.0版以前的Python中的除法跟数的类型相关，如果是两个整数相除，程序执行的是floor除法，自动将结果取整。如果运算中包含了浮点数，程序则执行true除法，会获得精确的除法结果。3.0以后的版本中的除法则不与参与除法的数据的类型相关，一律采用true除法。想要让3.0版以前的Python执行true除法，需要在做运