print(2 == 2.0)为什么是true
时间: 2024-04-22 22:22:36 浏览: 45
这是因为 Python 中的 `==` 运算符用于比较两个值是否相等,而不考虑它们的数据类型。因此,当你比较整数值 `2` 和浮点数值 `2.0` 时,Python 会自动将整数值转换为浮点数,然后进行比较。由于 `2` 和 `2.0` 的值相同,因此比较结果为 `True`。
如果你想要比较两个值是否不仅相等,而且也具有相同的数据类型,可以使用 `is` 运算符。例如,`2 is 2.0` 的结果是 `False`,因为它们的数据类型不同。
相关问题
public static void main(Stringl] args) { Double o1 = true? new Integer(1) : new Double(2.0); Object o2; if(true){ o2=new lnteger(1);}else{ o2=new Double(2.0) System.out.print(o1); System.out.print(" "); System.out.print(o2);}
这段代码存在一些语法错误,我帮你修正一下:
```java
public static void main(String[] args) {
Double o1 = true ? new Integer(1) : new Double(2.0);
Object o2;
if (true) {
o2 = new Integer(1);
} else {
o2 = new Double(2.0);
}
System.out.print(o1);
System.out.print(" ");
System.out.print(o2);
}
```
修正后的代码是一个简单的Java程序,它的运行结果将会输出`1.0 1`。
inplace=True
inplace=True是fillna()函数的一个参数,用于指定是否在原数据上进行缺失值填充。如果将inplace=True,那么fillna()函数将直接在原数据上进行填充,不返回新的数据对象。
例如,如果有一个名为data的DataFrame,我们可以使用inplace=True参数将其中的缺失值用0进行填充,并直接在原数据上进行修改:
```
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [3, np.nan, 5], 'C': [np.nan, 7, 8]})
data.fillna(0, inplace=True)
print(data)
```
运行结果:
```
A B C
0 1.0 3.0 0.0
1 2.0 0.0 7.0
2 0.0 5.0 8.0
```
可以看到,原数据data已经被修改了,其中的缺失值被用0进行了填充。
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