除整求余python

在Python中，求余操作符%用于两个数(不一定是整型)的求模运算。求模的规则是余数等于被除数减去整除得到的商乘以除数的结果。具体来说：
- 对于两个同号的整数，求模与求余的结果是相同的。
- 对于两个异号的整数，求模的结果是被除数与除数的商同号，求余的结果是被除数与除数的余数同号。

举个例子：
- 8 % 3 的结果是2，因为 8 可以被 3 整除两次，剩余2。
- -8 % 3 的结果是1，因为 -8 可以被 3 整除两次，剩余-2，但根据求余规则，结果应该与被除数同号，所以结果是1。

相关问题

python整钱换零钱

你可以使用以下方法将整数转换为零钱的组合：

def convert_to_coins(amount):
    coins = [25, 10, 5, 1]  # 可用的硬币面值
    result = {}

    for coin in coins:
        num_coins = amount // coin  # 计算当前面值的硬币数量
        amount %= coin  # 更新剩余金额
        result[coin] = num_coins  # 将面值和对应的硬币数量添加到结果字典中

    return result

amount = 87  # 要转换的金额
coins = convert_to_coins(amount)
print(coins)  # 输出结果字典

这段代码将把 87 分转换为最少数量的硬币。输出将是一个包含硬币面值和对应数量的字典。在这个例子中，输出将是 `{25: 3, 10: 1, 5: 0, 1: 2}`，表示需要三个25分硬币，一个10分硬币和两个1分硬币来表示 87 分。

starfm python算法

对于STARFM的Python算法，我找到了一些相关的资料。根据引用\[1\]中的描述，作者在Nikolina Mileva的代码基础上进行了修改。作者主要做了以下几个方面的改动：

1. 去掉了temp变量，只使用了一对影像输入。
2. 在filtering函数中考虑了光谱和时间距离。
3. 在组合权重comb_distance函数中，去掉了多余的1。
4. 在考虑两种特例时，修改了weighting函数。
5. 使用了两层for循环来遍历各个移动窗口，针对行循环加了一个进度条。
6. 光谱、时间、空间距离的计算是在提前整景影像计算的，然后根据搜索窗口直接读入。

然而，我无法提供具体的Python代码，因为没有找到作者公开发布的Python版本的STARFM算法。但是，你可以尝试在相关的学术论文、研究论坛或开源代码库中寻找STARFM的Python实现。引用\[2\]中提到原论文作者Feng Gao提供了C语言版本的程序，你也可以尝试使用该程序作为参考，根据自己的需要进行修改和转换成Python代码。

希望这些信息对你有帮助！如果你有其他问题，请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python STARFM 时空融合](https://blog.csdn.net/u011534341/article/details/130630960)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]