dzielenie liczby na części całkowite i dziesiętne

91

Czy istnieje pythonowy sposób dzielenia liczby, na przykład 1234.5678na dwie części, (1234, 0.5678)tj. Część całkowitą i część dziesiętną?

split  floating-point  python 
— Podwójne AA
źródło

Odpowiedzi:

142

Zastosowanie math.modf:

import math
x = 1234.5678
math.modf(x) # (0.5678000000000338, 1234.0)
— mhyfritz
źródło
2
Idealny! Świetnie sprawdza się też z negatywami! Dzięki
— Double AA
1
po zastosowaniu math.modf (x) jak mogę obsłużyć wartości wynikowe? Na przykład, jeśli przypiszę 1234.0 do zmiennej, jak mogę to zrobić?
— hakiko
3
dec, int = math.modf (1234.5678)
— gbtimmon
17
Nie używaj intjako nazwy zmiennej, spowoduje to przesłonięcie intfunkcji.
— Holloway
2
@Trengot - użyj, int_jeśli musisz mieć zmienną, która po przeczytaniu na głos nazywa się „int”.
— ArtOfWarfare
43 
>>> a = 147.234
>>> a % 1
0.23400000000000887
>>> a // 1
147.0
>>>

Jeśli chcesz, aby część całkowita była liczbą całkowitą, a nie liczbą zmiennoprzecinkową, użyj int(a//1)zamiast tego. Aby uzyskać krotkę w jednym fragmencie:(int(a//1), a%1)

EDYCJA: Pamiętaj, że część dziesiętna liczby zmiennoprzecinkowej jest przybliżona , więc jeśli chcesz przedstawić ją tak, jak zrobiłby to człowiek, musisz użyć biblioteki dziesiętnej

— prochowiec
źródło
4
Nieco mylące wyniki dla liczb ujemnych -2.25 // 1 == -3.0i -2.25 % 1 == 0.75. Może tego chciałby OP, ponieważ część int + część dziesiętna nadal jest równa wartości pierwotnej. Natomiast math.modf(-2.25) == (-0.25, -2.0).
— Andrew Clark,
@Andrew - dobra uwaga! W każdym razie myślę, że odpowiedź @ mhyfritz jest lepsza!
— mac
Fajnie - myślę, że byłby to najszybszy sposób z pokazanych tutaj, biorąc pod uwagę zastrzeżenie Andrew Clarka dla liczb ujemnych
— jacanterbury
7

Ten wariant pozwala na uzyskanie pożądanej precyzji:

>>> a = 1234.5678
>>> (lambda x, y: (int(x), int(x*y) % y/y))(a, 1e0)
(1234, 0.0)
>>> (lambda x, y: (int(x), int(x*y) % y/y))(a, 1e1)
(1234, 0.5)
>>> (lambda x, y: (int(x), int(x*y) % y/y))(a, 1e15)
(1234, 0.5678)
— dann
źródło
4

U mnie to też działa

>>> val_int = int(a)
>>> val_fract = a - val_int
— Wstyd
źródło
0

Oto jak to robię:

num = 123.456
split_num = str(num).split('.')
int_part = int(split_num[0])
decimal_part = int(split_num[1])
— holydrinker
źródło
4
W zależności od przypadku użycia to prawdopodobnie nie zadziała dla liczb z zerem po przecinku (np. 123.0456)
— Jon
Masz rację: to zależy od przypadku użycia. Jeśli spróbujesz go 123.0456 wyniku jest int_part = 123 i decimal_part = 456. W moich przypadków użycia znalazłem „usuwanie zero” modified :)
— holydrinker
0

Jeśli nie masz nic przeciwko używaniu NumPy, to:

In [319]: real = np.array([1234.5678])

In [327]: integ, deci = int(np.floor(real)), np.asscalar(real % 1)

In [328]: integ, deci
Out[328]: (1234, 0.5678000000000338)
— kmario23
źródło
0

Po zapoznaniu się z kilkoma odpowiedziami. Wymyśliłem te dwa stwierdzenia, które mogą dzielić liczby dodatnie i ujemne na części całkowite i ułamkowe bez uszczerbku dla dokładności. Test wydajności pokazuje, że dwie nowe instrukcje są szybsze math.modf, o ile nie są umieszczane w ich własnej funkcji lub metodzie.

i = int(x) # i contains a positive or negative integer
f = (x*1e17-i*1e17)/1e17 # f contains a positive or negative fraction

Np. 100.1323-> 100, 0.1323i -100.1323->-100, -0.1323

Skrypt testowy:

#!/usr/bin/env python
import math
import cProfile

""" Get the performance of both statements vs math.modf. """

X = -100.1323
LOOPS = range(5*10**6)

def fun_a():
    """ The integer part (i) is an integer, and
        the fraction part (f) is a float.
        NOTE: I think this is the most correct way. """
    for _ in LOOPS:
        i = int(X) # -100
        f = (X*1e17-i*1e17)/1e17 # -0.1323

def fun_b():
    """ The integer (i) and fraction (f) part will
        come out as float.
        NOTE: The only difference between this
              and math.modf is the accuracy. """
    for _ in LOOPS:
        i = int(X) # -100
        i, f = float(i), (X*1e17-i*1e17)/1e17 # (-100.0, -0.1323)

def fun_c():
    """ Performance test of the statements in a function.
        The integer part (i) is an integer, and
        the fraction part (f) is a float. """
    def modf(x):
        i = int(x)
        return i, (x*1e17-i*1e17)/1e17

    for _ in LOOPS:
        i, f = modf(X) # (-100, -0.1323)

def fun_d():
    for _ in LOOPS:
        f, i = math.modf(X) # (-100.0, -0.13230000000000075)

def fun_e():
    """ Convert the integer part to integer. """
    for _ in LOOPS:
        f, i = math.modf(X) # (-100.0, -0.13230000000000075)
        i = int(i) # -100

if __name__ == '__main__':
    cProfile.run('fun_a()')
    cProfile.run('fun_b()')
    cProfile.run('fun_c()')
    cProfile.run('fun_d()')
    cProfile.run('fun_e()')

Wynik:

         4 function calls in 1.312 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    1.312    1.312 <string>:1(<module>)
        1    1.312    1.312    1.312    1.312 new1.py:10(fun_a)
        1    0.000    0.000    1.312    1.312 {built-in method builtins.exec}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}


         4 function calls in 1.887 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    1.887    1.887 <string>:1(<module>)
        1    1.887    1.887    1.887    1.887 new1.py:17(fun_b)
        1    0.000    0.000    1.887    1.887 {built-in method builtins.exec}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}


         5000004 function calls in 2.797 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    2.797    2.797 <string>:1(<module>)
        1    1.261    1.261    2.797    2.797 new1.py:23(fun_c)
  5000000    1.536    0.000    1.536    0.000 new1.py:27(modf)
        1    0.000    0.000    2.797    2.797 {built-in method builtins.exec}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}


         5000004 function calls in 1.852 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    1.852    1.852 <string>:1(<module>)
        1    1.050    1.050    1.852    1.852 new1.py:34(fun_d)
        1    0.000    0.000    1.852    1.852 {built-in method builtins.exec}
  5000000    0.802    0.000    0.802    0.000 {built-in method math.modf}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}


         5000004 function calls in 2.467 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    2.467    2.467 <string>:1(<module>)
        1    1.652    1.652    2.467    2.467 new1.py:38(fun_e)
        1    0.000    0.000    2.467    2.467 {built-in method builtins.exec}
  5000000    0.815    0.000    0.815    0.000 {built-in method math.modf}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

UWAGA:

Instrukcja może być szybsza dzięki modulo, ale modulo nie może służyć do dzielenia liczb ujemnych na części całkowite i ułamkowe.

i, f = int(x), x*1e17%1e17/1e17 # x can not be negative
— Diblo Dk
źródło
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.