Truncate Float in Python: شرح بأمثلة

يعد اقتطاع رقم الفاصلة العائمة في Python عملية شائعة يواجهها العديد من المبرمجين في تطبيقات مختلفة. تتضمن العملية إزالة المكان العشري من عدد عشري ، وترك الجزء الصحيح فقط. إنها تقنية قيمة لتبسيط العمليات الحسابية وتحسين إمكانية القراءة في المخرجات وتقليل أخطاء التقريب المحتملة.

لاقتطاع القيم العائمة في Python ، يمكنك استخدام دالة math.trunc () أو الوحدة العشرية أو معالجة السلسلة. باستخدام هذه التقنيات ، يمكن لمطوري Python تكييف عملية الاقتطاع وفقًا لمتطلباتهم الخاصة بمرونة ودقة.

في هذه المقالة ، سوف نستكشف كيف يمكن تطبيق الاقتطاع في برمجة بايثون لإنشاء كود أكثر كفاءة وانسيابية . سوف نتعمق في العديد من الأمثلة العملية ، ونقدم نظرة شاملة على كيفية استخدام هذه التقنية لتحقيق أقصى قدر من التأثير.

لنبدأ بالنظر في المفاهيم والتقنيات الأساسية لاقتطاع السلاسل والأرقام وهياكل البيانات في بايثون.

جدول المحتويات

• أساسيات بايثون Truncate
  • 1. تعريف Truncate في بايثون
  • 2. كيفية استخدام دالة بايثون Truncate
  • 3. كيفية اقتطاع الأماكن العشرية والعائمة في بايثون
• الاقتطاع في بايثون باستخدام مكتبة ووظائف الرياضيات
  • 1. math.trunc ()
  • 2. math.floor () و math.ceil ()
  • 3. تحويل القيمة العائمة باستخدام int ()
• كيفية اقتطاع القيم في بايثون باستخدام الوحدة العشرية
  • 1. استخدام طريقة القياس الكمي
  • 2. استخدام طريقة to_integral_value
  • 3. تطبيق طريقة التطبيع
• تقنيات الاقتطاع للسلاسل والقوائم في بايثون
  • 1. تقنيات سلسلة الاقتطاع
  • 2. قائمة الاقتطاع
• كيفية استخدام NumPy و pandas لاقتطاع القيم في Python
  • 1. الاقتطاع في بايثون باستخدام NumPy
  • 2. استخدام DataFrame و Loc للاقتطاع في Python
• 3 تطبيقات عملية للاقتطاع في بايثون
• مقارنة طرق الاقتطاع في بايثون
• اختيار طريقة الاقتطاع المناسبة
• افكار اخيرة

أساسيات بايثون Truncate

في هذا القسم ، سنغطي تعريف الاقتطاع ، ونلقي نظرة على وظائف بايثون للاقتطاع ، ونتعلم كيفية اقتطاع المنازل العشرية والعوامات.

1. تعريف Truncate في بايثون

الاقتطاع هو عملية تقصير الرقم عن طريق إزالة المكان العشري. إنه مفهوم مهم في علوم الكمبيوتر والرياضيات ويستخدم لتقليل الأرقام إلى شكل أبسط دون تغيير قيمتها.

2. كيفية استخدام دالة بايثون Truncate

هناك عدة طرق لاقتطاع القيم المطلقة في بايثون. إحدى الطرق الشائعة لتحقيق الاقتطاع هي استخدام الدالة math.trunc () ، التي تزيل المنازل العشرية مباشرةً من قيمة النقطة العائمة الثنائية.

هذا مثال:

import math

float1 = 123.356
float2 = -2434.545

print(math.trunc(float1))  
print(math.trunc(float2))  

انتاج:

123
-2434

تعطي هذه الطريقة نتائج مماثلة للدالة int () ، والتي تقطع أيضًا الرقم المحدد عن طريق إزالة المنازل العشرية.

3. كيفية اقتطاع الأماكن العشرية والعائمة في بايثون

في بعض الحالات ، قد يُطلب منك اقتطاع عدد عشري إلى عدد محدد من الأرقام العشرية. يمكن استخدام الدالة round () لتقريب الأرقام في مثل هذه الحالات. ومع ذلك ، يرجى ملاحظة أن الدالة round () تقرب الرقم فقط بدلاً من اقتطاعه.

إذا كنت تريد الاقتطاع إلى فاصلة عشرية محددة ، فيمكنك استخدام الطريقة التالية:

def truncate_float(float_number, decimal_places):
    multiplier = 10 ** decimal_places
    return int(float_number * multiplier) / multiplier

float3 = 3.14159
result = truncate_float(float3, 2)

print(result)

انتاج:

3.14

في المثال أعلاه ، تأخذ الدالة truncate_float () معلمتين - الرقم العائم المراد اقتطاعه والعدد المطلوب من النقاط العشرية.

يستخدم المضاعف لتحويل النقطة العشرية أولاً ، ثم يحول النتيجة إلى عدد صحيح (اقتطاع الرقم بشكل فعال) ، وأخيراً يقسم العدد الصحيح على المضاعف لاستعادة النقطة العشرية إلى موضعها الأصلي.

ضع في اعتبارك أن العمل مع العوامات في بايثون يمكن أن يؤدي إلى بعض عدم الدقة في الحسابات بسبب طبيعة حساب النقطة العائمة. لذلك ، عندما تكون الدقة والدقة أمران حاسمان ، فكر في استخدام الوحدة العشرية .

حسنًا ، هذه هي أساسيات كيفية اقتطاع القيم في بايثون. في القسم التالي ، سنلقي نظرة على كيفية اقتطاع القيم باستخدام مكتبة الرياضيات ووظائف بايثون الأخرى.

الاقتطاع في بايثون باستخدام مكتبة ووظائف الرياضيات

في مجال برمجة بايثون ، غالبًا ما يكون التحسين هو المفتاح. يمكن أن يؤدي استخدام مكتبة Python للرياضيات ووظائفها المضمنة إلى تحسين الأداء بشكل كبير ، لا سيما عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة أو العمليات الحسابية المعقدة.

هذا القسم مخصص لاستكشاف كيف يمكننا الاستفادة من مكتبة "الرياضيات" ووظائفها القوية لمهام الاقتطاع - تقليل حجم البيانات بكفاءة أو الحد منه - في بايثون.

1. math.trunc ()

توفر مكتبة Python للرياضيات عدة وظائف للعمل مع القيم العائمة ، أحدها هو math.trunc () . ترجع هذه الدالة القيمة المقتطعة لعائم معين ، وتزيل بشكل فعال الجزء الكسري وتترك فقط الجزء الصحيح.

فيما يلي مثال على كيفية استخدام math.trunc () :

import math

number = 3.7
truncated_number = math.trunc(number)

print("Original number:", number)
print("Truncated number:", truncated_number)

انتاج:

3
3.7

تقوم الدالة math.trunc () بتقريب الرقم باتجاه الصفر. بالنسبة للأرقام الموجبة ، تعمل مثل وظيفة الكلمة ، وبالنسبة للأرقام السالبة ، فهي تعمل مثل وظيفة السقف.

2. math.floor () و math.ceil ()

بالإضافة إلى math.trunc () ، توفر مكتبة الرياضيات أيضًا وظائف لتقريب الأرقام بطرق مختلفة ، مثل الدالتين math.floor () و math.ceil () .

تعمل الدالة math.floor () على تقريب قيم الفاصلة العائمة إلى أقرب عدد صحيح ، بينما تقوم الدالة math.ceil () بالتقريب إلى أقرب عدد صحيح.

import math

# Example using math.floor() function
x = 3.7
y = 9.2

floor_x = math.floor(x)
floor_y = math.floor(y)

print("Floor of x:", floor_x) 
print("Floor of y:", floor_y) 

انتاج:

Floor of x: 3
Floor of y: 9

هذا رسم توضيحي لوظيفة math.floor ()

يوضح مقتطف الشفرة هذا استخدام وظيفة math.ceil () :

import math

# Example usage of math.ceil()
x = 3.7
y = 9.2
z = -4.5

ceil_x = math.ceil(x)
ceil_y = math.ceil(y)
ceil_z = math.ceil(z)

# Output the results
print("Ceiling of", x, "is", ceil_x)
print("Ceiling of", y, "is", ceil_y)
print("Ceiling of", z, "is", ceil_z) 

انتاج:

Ceiling of 3.7 is 4
Ceiling of 9.2 is 10
Ceiling of -4.5 is -4

3. تحويل القيمة العائمة باستخدام int ()

هناك طريقة أخرى لاقتطاع قيمة عائمة وهي استخدام دالة int () المضمنة . عند تمريره في عدد عشري ، فإنه سيحوله إلى عدد صحيح عن طريق اقتطاع الجزء العشري.

يمكن أن يكون هذا الأسلوب أكثر ملاءمة لحالات الاقتطاع البسيطة ، حيث لا يتطلب استيراد مكتبة الرياضيات.

float5 = 7.65
float6 = -3.14

print(int(float5)) 
print(int(float6)) 

انتاج:

7
-3

ومع ذلك ، من الضروري أن تتذكر أن دالة int () لا تعادل math.floor () أو math.ceil () ، لأنها تقطع الرقم فقط دون النظر إلى علامته.

هذا هو الرسم التوضيحي لوظيفة int () أعلاه لاقتطاع عائم في محرر الكود ؛

باختصار ، توفر مكتبة Python للرياضيات وظائف متعددة للعمل مع القيم العائمة ، بما في ذلك الاقتطاع والتقريب لأسفل والتقريب لأعلى. تعد مكتبة الرياضيات أداة أساسية يمكنك الاعتماد عليها عندما تحتاج إلى إجراء عمليات حسابية متقدمة.

بينما تقدم الدالتان int () و math.trunc () طرقًا بسيطة لاقتطاع قيم الفاصلة العائمة ، توفر الوحدة العشرية طريقة أكثر قوة ودقة ، لذلك دعنا نستكشف ذلك في القسم التالي.

كيفية اقتطاع القيم في بايثون باستخدام الوحدة العشرية

تعد الوحدة النمطية "العشرية" في Python أداة قوية توفر معالجة دقيقة للأرقام العشرية ، وهي ميزة مفيدة بشكل خاص عند الحاجة إلى الاقتطاع.

يتعمق هذا القسم في التطبيقات العملية لهذه الوحدة لاقتطاع القيم في بايثون. سنستكشف الأمثلة خطوة بخطوة ونوفر فهمًا متعمقًا للمفاهيم الكامنة وراء تقنية معالجة البيانات الفعالة والدقيقة هذه.

1. استخدام طريقة القياس الكمي

طريقة تكميم الفئة العشرية هي أداة متعددة الاستخدامات لاقتطاع المثيلات العشرية . تسمح هذه الطريقة للمطورين بضبط الدقة المطلوبة ووضع التقريب ، مما يضمن الاقتطاع الدقيق.

خذ بعين الاعتبار المثال التالي:

from decimal import Decimal, ROUND_DOWN 
number = Decimal('3.14159') 
truncated = number.quantize(Decimal('1.'), rounding=ROUND_DOWN) print(truncated)

انتاج:

3

في هذا المثال ، يتم تطبيق طريقة التكميم على رقم المثيل العشري بدقة مكان عشري واحد ووضع التقريب ROUND_DOWN ، والذي يقوم باقتطاع القيمة بشكل فعال.

2. استخدام طريقة to_integral_value

طريقة أخرى مفيدة توفرها الفئة العشرية هي to_integral_value . تقوم هذه الطريقة بإرجاع أقرب عدد صحيح إلى القيمة العشرية المحددة ، مما يؤدي إلى اقتطاع المنازل العشرية بشكل فعال.

تسمح طريقة to_integral_value للمطورين بتحديد وضع التقريب أيضًا.

هذا مثال:

from decimal import Decimal, ROUND_DOWN 
number = Decimal('3.14159') 
truncated = number.to_integral_value(rounding=ROUND_DOWN) print(truncated)

انتاج:

3

في هذا المثال ، يتم استخدام طريقة to_integral_value مع وضع التقريب ROUND_DOWN ، مما يؤدي إلى الاقتطاع.

3. تطبيق طريقة التطبيع

توفر طريقة التسوية للفئة العشرية طريقة لضبط الأس وحجم مثيل عشري. باستخدام هذه الطريقة ، يمكن للمطورين اقتطاع المنازل العشرية بشكل فعال.

خذ بعين الاعتبار المثال التالي:

from decimal import Decimal 
number = Decimal('3.14159') 
truncated = number.normalize() 
print(truncated)

انتاج:

3.14159

في هذا المثال ، يتم تطبيق طريقة التسوية على رقم المثيل العشري ، مما ينتج عنه نفس القيمة بدون أية منازل عشرية.

بعد ذلك ، دعنا نلقي نظرة على الطرق التي يمكنك من خلالها اقتطاع السلاسل والقوائم في Python.

تقنيات الاقتطاع للسلاسل والقوائم في بايثون

In this section, we’ll discuss various techniques for truncating strings and lists in Python functions. We’ll cover the following sub-sections: string truncate techniques and list truncation.

1. String Truncate Techniques

There are multiple ways to truncate a string in Python, including the use of str.format, slicing, and f-strings.

1) Using str.format: This method allows you to truncate a string by specifying a precision value. For example:

truncated_string = '{:.5}'.format('aaabbbccc')
print(truncated_string) 

Output:

aaabb

2) Using slicing: By using slice notation, you can select a substring of the original string. For example:

my_string = 'aaabbbccc'
truncated_string = my_string[:5]
print(truncated_string)

Output:

aaabb

3) Using f-strings: With f-strings, the truncation can be performed inline within the string. For example:

my_string = 'aaabbbccc'
truncated_string = f'{my_string[:5]}'
print(truncated_string)

Output:

aaabb

2. List Truncation

There are several ways to truncate lists in Python, such as slicing and using list comprehensions.

1) Using slicing: Slicing allows you to select a range of elements in a list. For example:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
truncated_list = my_list[:5]
print(truncated_list)

Output:

[1, 2, 3, 4, 5]

2) Using list comprehensions: List comprehensions allow you to create a new list by iterating over an existing list and applying a condition or operation. For example, to truncate tuples in a list:

my_list = [('apple', 3), ('orange', 5), ('banana', 2)]
truncated_list = [(fruit, count) for fruit, count in my_list if count < 5]
print(truncated_list)

Output:

[('apple', 3), ('banana', 2)]

Now that we’ve covered the various techniques for truncating strings and lists using Python, let’s take a look at how you can do the same using libraries like NumPy and pandas.

How to Use NumPy and pandas to Truncate Values in Python

When it comes to numerical and data analysis in Python, the names ‘NumPy’ and ‘pandas’ undoubtedly resonate among developers. These powerful libraries have transformed the landscape of data manipulation by providing extensive functionality for array processing, data handling, and much more.

In this section, we’ll explore common ways to truncate elements in Python using NumPy and pandas DataFrames.

1. Truncation in Python Using NumPy

NumPy offers a simple, built-in function called trunc which allows you to truncate values to the nearest whole number.

The trunc function eliminates the fractional part of the input, returning only the integer.

import numpy as np

values = np.array([1.234, 5.678, 9.012])
truncated_values = np.trunc(values)
print(truncated_values)

Output:

array([1., 5., 9.])

Here are some key points about the trunc function:

• إنه يعمل من حيث العناصر ، مما يعني أنه يمكنه اقتطاع كل عنصر في مصفوفة أو قائمة.

• سيكون نوع البيانات (نوع dtype ) لصفيف الإخراج هو نفسه مصفوفة الإدخال.

• يمكن تطبيق الوظيفة على هياكل بيانات مختلفة ، مثل القوائم أو المجموعات أو المصفوفات ، طالما أن العناصر رقمية.

2. استخدام DataFrame و Loc للاقتطاع في Python

يعد Pandas DataFrame بنية بيانات قوية ومرنة للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمنظمة. يمكنك استخدام الدالة DataFrame.truncate () لاقتطاع DataFrame استنادًا إلى الفهرس.

لمشاهدة عرض توضيحي عملي لكيفية تحميل مجموعات البيانات في Python ، شاهد مقطع فيديو YouTube هذا:

بدلاً من ذلك ، يمكنك استخدام الخاصية loc لتصفية الصفوف أو الأعمدة بناءً على شرط معين.

import pandas as pd

data = {'A': [1.234, 5.678, 9.012], 'B': [4.567, 8.901, 2.345]}
df = pd.DataFrame(data)

# Truncating based on the index
truncated_df = df.truncate(before=1, after=2)
print(truncated_df)

انتاج:

       A      B
1  5.678  8.901
2  9.012  2.345

باستخدام loc والشرط ، يمكننا تحقيق الاقتطاع بناءً على القيم أيضًا:

# Condition to truncate values in column 'A'
condition = (df['A'] < 6)

# Truncating DataFrame based on condition
truncated_df = df.loc[condition]
print(truncated_df)

انتاج:

       A      B
0  1.234  4.567
1  5.678  8.901

في هذا المثال ، تم استخدام شرط منطقي لتصفية الصفوف في DataFrame. بناءً على حالة الاستخدام الخاصة بك ، يمكنك تطبيق شروط وعمليات مختلفة باستخدام loc .

دعنا الآن نلقي نظرة على التطبيقات العملية للاقتطاع في بايثون.

3 تطبيقات عملية للاقتطاع في بايثون

إن فهم مفهوم الاقتطاع في بايثون والتقنيات المقابلة له هو نصف المعادلة فقط. يتضمن النصف الآخر تطبيق هذه المعرفة بشكل فعال في سيناريوهات عملية.

في هذا القسم ، ننتقل من النظرية إلى التطبيق ، موضحين كيف يمكن استخدام الاقتطاع لتحسين كود Python في تطبيقات العالم الحقيقي.

يعتبر الاقتطاع مفيدًا في العديد من التطبيقات ، ومنها:

1. الحسابات المالية : عند التعامل مع العملات ، من الشائع اقتطاع القيم العشرية لتمثيل النقود الفعلية حيث يتم أخذ السنت فقط في الاعتبار ، والوحدات الأصغر ليست ذات صلة.

price = 49.987
truncated_price = int(price * 100) / 100
print(truncated_price)

انتاج:

49.98

2. تجميع البيانات : يمكن أيضًا استخدام الاقتطاع لتجميع البيانات وفقًا لمعيار محدد. على سبيل المثال ، تجميع القيمة المتوسطة لقراءات درجة الحرارة اليومية بناءً على القيم الصحيحة.

temperature_data = [22.3, 23.9, 24.8, 23.4, 22.7, 24.1, 24.6]
truncated_temperature = [int(temp) for temp in temperature_data]
mean_temperature = sum(truncated_temperature) / len(truncated_temperature)
print(mean_temperature)

انتاج:

23.142857142857142

3. ترتيب العناصر : في بعض الأحيان ، يلزم ترتيب العناصر بناءً على قاعدة اقتطاع محددة. يمكن تحقيق ذلك باستخدام المعلمة الرئيسية في دالة Sorted () في Python .

data = [4.8, 3.2, 2.9, 7.5, 6.1, 9.0, 1.5]
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: int(x))
print(sorted_data)

انتاج:

[1.5, 2.9, 3.2, 4.8, 6.1, 7.5, 9.0]

تُظهر تطبيقات الاقتطاع الواقعية هذه أنها لا تقدر بثمن عبر مختلف المجالات ، مثل تحليل البيانات والتعلم الآلي.

ومع ذلك ، يُطرح سؤال مهم: كيف تتم مقارنة تقنيات الاقتطاع ، وما الطريقة التي يجب استخدامها لسيناريو معين؟ للإجابة على هذا ، سيتعمق القسم التالي في تحليل مقارن لطرق الاقتطاع المختلفة التي ناقشناها.

مقارنة طرق الاقتطاع في بايثون

لمقارنة طرق الاقتطاع المختلفة من حيث الأداء والدقة ، دعنا نفكر في مجموعة بيانات كبيرة ونقيس وقت التنفيذ لكل نهج.

import random
import time
from decimal import Decimal, ROUND_DOWN
import math

# Generate a large dataset of floating-point values
data = [random.uniform(0, 1000) for _ in range(10**6)]

# Using int function
start_time = time.time()
truncated_int = [int(number) for number in data]
int_execution_time = time.time() - start_time

# Using math.trunc function
start_time = time.time()
truncated_math = [math.trunc(number) for number in data]
math_execution_time = time.time() - start_time

# Using decimal module
start_time = time.time()
truncated_decimal = [Decimal(str(number)).quantize(Decimal('1.'), rounding=ROUND_DOWN) for number in data]
decimal_execution_time = time.time() - start_time

print(f"Execution time using int function: {int_execution_time:.5f} seconds")
print(f"Execution time using math.trunc function: {math_execution_time:.5f} seconds")
print(f"Execution time using decimal module: {decimal_execution_time:.5f} seconds")

في هذا المثال ، يتم إنشاء مجموعة بيانات من مليون قيمة نقطة عائمة عشوائية بين 0 و 1000. يتم قياس وقت تنفيذ كل طريقة اقتطاع باستخدام وحدة الوقت. يقوم نهج الوحدة العشرية بتحويل كل رقم إلى مثيل عشري قبل الاقتطاع لضمان الحصول على نتائج دقيقة.

من خلال تشغيل الكود ، يمكنك مراقبة أوقات التنفيذ لكل طريقة وإجراء مقارنة الأداء.

اختيار طريقة الاقتطاع المناسبة

عندما يتعلق الأمر باقتطاع قيم الفاصلة العائمة في Python ، فإن اختيار الطريقة المناسبة يعتمد على المتطلبات المحددة للتطبيق أو حالة الاستخدام.

ضع في اعتبارك العوامل التالية عند تحديد الطريقة التي يجب استخدامها:

• الدقة: إذا كانت الدقة ذات أهمية قصوى وتحتاج إلى تحكم جيد في المنازل العشرية ، فإن الوحدة العشرية توفر أعلى مستوى من الدقة.

• الأداء: للاقتطاع البسيط دون الحاجة إلى دقة عالية ، تقدم الدالة int () والدالة math.trunc () حلولاً فعالة.

• سلوك التقريب: اعتمادًا على سلوك التقريب المطلوب ، تسمح لك الوحدة العشرية بتحديد أوضاع التقريب المختلفة ، مثل ROUND_DOWN و ROUND_UP و ROUND_HALF_UP والمزيد.

• التوافق: إذا كنت بحاجة إلى ضمان التوافق مع التعليمات البرمجية القديمة أو الأنظمة التي لا تدعم الوحدة العشرية ، يمكن أن تكون الوظيفة int () أو وظيفة math.trunc خيارات قابلة للتطبيق.

افكار اخيرة

يعد فهم أساسيات اقتطاع القيم العائمة في Python أمرًا ضروريًا لمعالجة البيانات وتحليلها بدقة. توفر Python طرقًا ووظائف مختلفة لاقتطاع أرقام الفاصلة العائمة أو تقريبها بناءً على متطلبات محددة.

باستخدام الوظائف المضمنة مثل math.trunc () و math.floor () و math.ceil () ، يمكننا إجراء عمليات الاقتطاع بفعالية. توفر هذه الوظائف مرونة في التعامل مع القيم العائمة الإيجابية والسلبية ، مما يسمح لنا بالتحكم في النتيجة المرجوة.

علاوة على ذلك ، توفر الوحدة العشرية تحكمًا أفضل في التقريب والدقة ، مما يجعلها مناسبة للحسابات المالية أو المواقف التي تكون فيها الدقة أمرًا بالغ الأهمية.

كما هو الحال مع أي مفهوم برمجة ، فإن الممارسة والتجريب هما مفتاح إتقان فن اقتطاع القيم العائمة. انطلق وقم بتطبيق هذه التقنيات في سيناريوهات العالم الحقيقي واستكشف موارد إضافية ، مثل وثائق Python ومنتديات المجتمع ، لتعزيز فهمك وكفاءتك!