我一直为取模是整数的行为，​余数看来也有小数

在计算机科学中，取模（Modulo）运算的本质是基于一个数学公式，而不是简单的“除法余数”。
公式如下：
 a % b = a - b * floor(a / b)
● a : 被除数
● b : 除数
● floor() : 向下取整函数（取不大于该数的最大整数）
这个公式并没有限制 a 和 b 必须是整数。只要 a 和 b 是实数（包括小数），这个公式就能算。
举个例子： 8.3 % 3
1. 算商： 8.3 / 3 = 2.766...
2. 向下取整： floor(2.766) = 2
3. 算余数： 8.3 - 3 * 2 = 8.3 - 6 = 2.3
所以， 8.3 % 3 的结果就是 2.3 。
2. 小数的“余数”到底是什么意思？
你可以把小数取模理解为：“去掉整数倍的部分后，剩下的那一小段”。
比如 1.1 % 1 ：
● 1.1 里面包含了 1 的 1 倍（整数倍部分）。
● 剩下的那一小段就是 0.1 （余数部分）。
这在处理周期性问题时很有用。比如处理时间：
● 如果你计算 25.5 个小时是多少天零多少小时，可以用 25.5 % 24 ，结果是 1.5 小时。这里的 1.5 就是小数余数。
3. 为什么你会看到奇怪的长数字？
虽然数学逻辑是通的，但为什么 Python 会算出 0.10000000000000009 这种结果呢？
这是因为精度误差。
● 数学层面： 1.1 是精确的。
● 计算机层面： 1.1 在二进制中是无限循环的（就像 1/3 在十进制中是 0.333... 一样），计算机只能存一个近似值。
● 结果：当你用这个“近似值”去套用公式计算时，微小的误差就被保留了下来，最终显示出来就成了那个很长的数字。
📌 总结
● 取模不光是整数的专利：计算机把取模运算扩展到了小数，逻辑是“去掉整数倍，留下余下部分”。
● 余数可以是小数：比如 8.3 % 3 = 2.3 ，这里的 2.3 就是小数余数。
● 误差是存储问题：你看到的奇怪数字（如 0.1000000...9 ）是因为计算机存 0.1 时本身就存得不够精确，而不是运算逻辑错了。
所以，你的理解是对的：余数确实可以是小数，只是计算机在表示这个小数时“手抖”了一下，多存了一点点误差。