Float in Python abschneiden: Mit Beispielen erklärt

Das Abschneiden einer Gleitkommazahl in Python ist ein häufiger Vorgang, auf den viele Programmierer in verschiedenen Anwendungen stoßen. Bei diesem Vorgang wird die Dezimalstelle einer Gleitkommazahl entfernt, so dass nur der ganzzahlige Teil übrig bleibt. Es handelt sich um eine wertvolle Technik zur Vereinfachung von Berechnungen, zur Verbesserung der Lesbarkeit der Ausgabe und zur Reduzierung potenzieller Rundungsfehler.

Um Float-Werte in Python abzuschneiden, können Sie die Funktion math.trunc(), das Modul decimal oder die String-Manipulation verwenden . Mithilfe dieser Techniken können Python-Entwickler den Kürzungsprozess flexibel und präzise an ihre spezifischen Anforderungen anpassen.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie Kürzungen in der Python-Programmierung angewendet werden können, um effizienteren und optimierten Code zu erstellen . Wir werden uns mit verschiedenen praktischen Beispielen befassen und einen umfassenden Überblick darüber geben, wie diese Technik für maximale Wirkung eingesetzt werden kann.

Schauen wir uns zunächst die grundlegenden Konzepte und Techniken zum Abschneiden von Zeichenfolgen, Zahlen und Datenstrukturen in Python an.

Inhaltsverzeichnis

• Grundlagen zum Abschneiden von Python
  • 1. Definition von Truncate in Python
  • 2. Verwendung der Python-Truncate-Funktion
  • 3. So kürzen Sie Dezimalstellen und Gleitkommastellen in Python
• Abschneiden in Python mithilfe der Mathematikbibliothek und -funktionen
  • 1. math.trunc()
  • 2. math.floor() und math.ceil()
  • 3. Floating-Value-Konvertierung mit int()
• So kürzen Sie Werte in Python mit dem Decimal-Modul
  • 1. Verwendung der Quantisierungsmethode
  • 2. Verwendung der to_integral_value-Methode
  • 3. Anwenden der Normalisierungsmethode
• Kürzungstechniken für Strings und Listen in Python
  • 1. Techniken zum Abschneiden von Zeichenfolgen
  • 2. Listenkürzung
• So verwenden Sie NumPy und Pandas zum Abschneiden von Werten in Python
  • 1. Kürzung in Python mit NumPy
  • 2. Verwendung von DataFrame und Loc zur Trunkierung in Python
• 3 praktische Anwendungen der Trunkierung in Python
• Vergleich von Trunkierungsmethoden in Python
• Auswahl der geeigneten Kürzungsmethode
• Abschließende Gedanken

Grundlagen zum Abschneiden von Python

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Definition von Kürzung, schauen uns Python-Funktionen für Kürzung an und lernen, wie man Dezimalstellen und Gleitkommazahlen kürzt.

1. Definition von Truncate in Python

Beim Abschneiden wird eine Zahl durch Entfernen der Dezimalstelle gekürzt. Es ist ein wichtiges Konzept in der Informatik und Mathematik und wird verwendet, um Ziffern auf eine einfachere Form zu reduzieren, ohne ihren Wert zu verändern.

2. Verwendung der Python-Truncate-Funktion

Es gibt mehrere Möglichkeiten, absolute Werte in Python abzuschneiden. Eine gängige Methode zur Kürzung ist die Verwendung der Funktion math.trunc() , die die Dezimalstellen direkt aus einem binären Gleitkommawert entfernt.

Hier ist ein Beispiel:

import math

float1 = 123.356
float2 = -2434.545

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

Ausgang:

123
-2434

Diese Methode liefert ähnliche Ergebnisse wie die Funktion int() , die ebenfalls die angegebene Zahl durch Entfernen der Dezimalstellen kürzt.

3. So kürzen Sie Dezimalstellen und Gleitkommastellen in Python

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise eine Gleitkommazahl auf eine bestimmte Anzahl von Dezimalstellen kürzen. In solchen Fällen kann die Funktion „round()“ zum Runden von Zahlen verwendet werden. Bitte beachten Sie jedoch, dass die Funktion „round()“ die Zahl lediglich rundet und nicht abschneidet.

Wenn Sie auf einen bestimmten Dezimalpunkt kürzen möchten, können Sie den folgenden Ansatz verwenden:

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)

Ausgang:

3.14

Im obigen Beispiel benötigt die Funktion truncate_float() zwei Parameter – die zu kürzende Gleitkommazahl und die gewünschte Anzahl an Dezimalstellen.

Es verwendet einen Multiplikator, um zunächst den Dezimalpunkt der Gleitkommazahl zu verschieben, dann das Ergebnis in eine Ganzzahl umzuwandeln (wodurch die Zahl effektiv abgeschnitten wird) und schließlich die Ganzzahl durch den Multiplikator zu dividieren, um den Dezimalpunkt wieder an seine ursprüngliche Position zu bringen.

Bedenken Sie, dass die Arbeit mit Gleitkommazahlen in Python aufgrund der Natur der Gleitkomma-Arithmetik zu Ungenauigkeiten bei den Berechnungen führen kann. Wenn Genauigkeit und Präzision entscheidend sind, sollten Sie daher die Verwendung des Dezimalmoduls in Betracht ziehen .

Okay, das sind die Grundlagen zum Abschneiden von Werten in Python. Im nächsten Abschnitt werfen wir einen Blick darauf, wie Sie Werte mithilfe der Mathematikbibliothek und anderen Python-Funktionen abschneiden können.

Abschneiden in Python mithilfe der Mathematikbibliothek und -funktionen

Im Bereich der Python-Programmierung ist Optimierung oft der Schlüssel. Die Verwendung der „Mathe“-Bibliothek von Python und ihrer integrierten Funktionen kann die Leistung erheblich verbessern, insbesondere bei der Arbeit mit großen Datenmengen oder komplexen Berechnungen.

In diesem Abschnitt geht es darum, zu untersuchen, wie wir die „math“-Bibliothek und ihre robusten Funktionalitäten für Kürzungsaufgaben – also eine effiziente Reduzierung oder Begrenzung der Datengröße – in Python nutzen können.

1. math.trunc()

Die Python-Mathematikbibliothek bietet mehrere Funktionen zum Arbeiten mit Float-Werten, darunter math.trunc() . Diese Funktion gibt den gekürzten Wert eines bestimmten Gleitkommawerts zurück, wodurch der Bruchteil effektiv entfernt wird und nur der ganzzahlige Teil übrig bleibt.

Hier ist ein Beispiel für die Verwendung von math.trunc() :

import math

number = 3.7
truncated_number = math.trunc(number)

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

Ausgang:

3
3.7

math.trunc() rundet die Zahl in Richtung Null. Für positive Zahlen funktioniert es wie die Bodenfunktion und für negative Zahlen wie die Deckenfunktion.

2. math.floor() und math.ceil()

Zusätzlich zu math.trunc() stellt die Mathematikbibliothek auch Funktionen zum Runden von Zahlen auf unterschiedliche Weise bereit, beispielsweise die Funktionen math.floor() und math.ceil() .

Die Funktion math.floor() rundet Gleitkommawerte auf die nächste Ganzzahl ab, während math.ceil() auf die nächste Ganzzahl aufrundet.

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) 

Ausgang:

Floor of x: 3
Floor of y: 9

Hier ist eine Illustration der Funktion math.floor()

Dieser Codeausschnitt demonstriert die Verwendung der Funktion 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) 

Ausgang:

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

3. Floating-Value-Konvertierung mit int()

Eine andere Möglichkeit, einen Float-Wert abzuschneiden, ist die Verwendung der integrierten Funktion int() . Wenn es als Gleitkommazahl übergeben wird, wird es durch Abschneiden des Dezimalteils in eine Ganzzahl umgewandelt.

Dieser Ansatz kann für einfache Kürzungsfälle praktischer sein, da kein Import der Mathematikbibliothek erforderlich ist.

float5 = 7.65
float6 = -3.14

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

Ausgang:

7
-3

Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass die Funktion int() nicht äquivalent zu math.floor() oder math.ceil() ist , da sie die Zahl nur abschneidet, ohne ihr Vorzeichen zu berücksichtigen.

Hier ist die Abbildung der obigen int() -Funktion für eine Float-Kürzung in einem Code-Editor;

Zusammenfassend bietet die Python-Mathematikbibliothek mehrere Funktionen zum Arbeiten mit Float-Werten, einschließlich Abschneiden, Abrunden und Aufrunden. Die Mathematikbibliothek ist ein unverzichtbares Werkzeug, auf das Sie sich verlassen können, wenn Sie fortgeschrittene mathematische Operationen durchführen müssen.

Während die Funktionen int() und math.trunc() einfache Möglichkeiten zum Abschneiden von Gleitkommawerten bieten, bietet das Modul decimal einen leistungsfähigeren und präziseren Ansatz. Lassen Sie uns dies im nächsten Abschnitt untersuchen.

So kürzen Sie Werte in Python mit dem Decimal-Modul

Das „decimal“-Modul von Python ist ein leistungsstarkes Tool, das eine präzise Verarbeitung von Dezimalzahlen ermöglicht, eine Funktion, die besonders praktisch ist, wenn eine Kürzung erforderlich ist.

This section dives into the practical applications of this module for truncating values in Python. We’ll explore step-by-step examples and provide an in-depth understanding of the concepts behind this effective and precise data manipulation technique.

1. Using the Quantize Method

The quantize method of the Decimal class is a versatile tool for truncating decimal instances. This method allows developers to set the desired precision and rounding mode, ensuring accurate truncation.

Consider the following example:

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

Output:

3

In this example, the quantize method is applied to the Decimal instance number with a precision of one decimal place and the ROUND_DOWN rounding mode, which effectively truncates the value.

2. Using the to_integral_value Method

Another useful method provided by the Decimal class is to_integral_value. This method returns the nearest integer to the given decimal value, effectively truncating the decimal places.

The to_integral_value method allows developers to specify the rounding mode as well.

Here’s an example:

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

Output:

3

In this example, the to_integral_value method is used with the ROUND_DOWN rounding mode, resulting in truncation.

3. Applying the Normalize Method

The normalize method of the Decimal class provides a way to adjust the exponent and scale of a decimal instance. By using this method, developers can effectively truncate the decimal places.

Consider the following example:

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

Output:

3.14159

In this example, the normalize method is applied to the Decimal instance number, resulting in the same value without any decimal places.

Next, let’s look at ways you can truncate strings and lists in Python.

Truncation Techniques for Strings and Lists in Python

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:

• It works element-wise, meaning it can truncate each element in an array or a list.

• The data type (dtype) of the output array will be the same as the input array.

• The function can be applied to different data structures, such as lists, tuples, or arrays, as long as the elements are numeric.

2. Using DataFrame and Loc for Truncation in Python

Pandas DataFrame is a powerful, flexible data structure for handling large, structured datasets. You can use the DataFrame.truncate() function to truncate a DataFrame based on the index.

To see a practical demonstration of how to load datasets in Python, watch this YouTube video:

Alternatively, you can use the loc property to filter rows or columns based on a specific condition.

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)

Output:

       A      B
1  5.678  8.901
2  9.012  2.345

Using loc and a condition, we can achieve truncation based on values as well:

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

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

Output:

       A      B
0  1.234  4.567
1  5.678  8.901

In this example, a boolean condition was used to filter out rows in the DataFrame. Depending on your use case, you can apply different conditions and operations using loc.

Let’s now look at the practical applications of truncation in Python.

3 Practical Applications of Truncation in Python

Understanding the concept of truncation in Python and its corresponding techniques is only half of the equation. The other half involves applying this knowledge effectively in practical scenarios.

In this section, we transition from theory to practice, illustrating how truncation can be used to optimize Python code in real-world applications.

Truncation is useful in various applications, some of which are:

1. Finanzielle Berechnungen : Bei der Arbeit mit Währungen ist es üblich, Dezimalwerte abzuschneiden, um tatsächliches Geld darzustellen, wobei nur Cent berücksichtigt werden und kleinere Einheiten nicht relevant sind.

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

Ausgang:

49.98

2. Datenaggregation : Die Kürzung kann auch verwendet werden, um Daten nach einem bestimmten Kriterium zu aggregieren. Aggregieren Sie beispielsweise den Mittelwert der täglichen Temperaturmesswerte basierend auf ganzzahligen Werten.

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)

Ausgang:

23.142857142857142

3. Elemente ordnen : Manchmal müssen Elemente basierend auf einer bestimmten Kürzungsregel geordnet werden. Dies kann durch die Verwendung des Schlüsselparameters in der Funktion sorted() von Python erreicht werden .

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)

Ausgang:

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

Diese realen Anwendungen der Kürzung zeigen, dass sie in verschiedenen Bereichen wie Datenanalyse und maschinellem Lernen von unschätzbarem Wert ist.

Es stellt sich jedoch eine wichtige Frage: Wie vergleichen sich Kürzungstechniken und welche Methode sollten Sie für ein bestimmtes Szenario verwenden? Um diese Frage zu beantworten, werden wir uns im nächsten Abschnitt mit einer vergleichenden Analyse der verschiedenen von uns besprochenen Trunkierungsmethoden befassen.

Vergleich von Trunkierungsmethoden in Python

Um die verschiedenen Kürzungsmethoden hinsichtlich Leistung und Präzision zu vergleichen, betrachten wir einen großen Datensatz und messen die Ausführungszeit für jeden Ansatz.

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")

In diesem Beispiel wird ein Datensatz mit einer Million zufälligen Gleitkommawerten zwischen 0 und 1000 generiert. Die Ausführungszeit für jede Trunkierungsmethode wird mithilfe des Zeitmoduls gemessen. Der Dezimalmodul-Ansatz wandelt jede Zahl vor dem Abschneiden in eine Dezimalinstanz um, um genaue Ergebnisse sicherzustellen.

Durch Ausführen des Codes können Sie die Ausführungszeiten für jede Methode beobachten und einen Leistungsvergleich durchführen.

Auswahl der geeigneten Kürzungsmethode

Wenn es um das Abschneiden von Gleitkommawerten in Python geht, hängt die Wahl der geeigneten Methode von den spezifischen Anforderungen der Anwendung oder des Anwendungsfalls ab.

Berücksichtigen Sie bei der Entscheidung für die zu verwendende Methode die folgenden Faktoren:

• Präzision: Wenn Präzision von größter Bedeutung ist und Sie eine genaue Kontrolle über Dezimalstellen benötigen, bietet das Dezimalmodul das höchste Maß an Genauigkeit.

• Leistung: Für eine einfache Kürzung ohne die Notwendigkeit einer hohen Präzision bieten die Funktionen int() und math.trunc() effiziente Lösungen.

• Rundungsverhalten: Abhängig vom gewünschten Rundungsverhalten können Sie mit dem Dezimalmodul verschiedene Rundungsmodi angeben, z. B. ROUND_DOWN , ROUND_UP , ROUND_HALF_UP und mehr.

• Kompatibilität: Wenn Sie die Kompatibilität mit Legacy-Code oder Systemen sicherstellen müssen, die das Dezimalmodul nicht unterstützen, können die Funktion int() oder die Funktion math.trunc praktikable Optionen sein.

Abschließende Gedanken

Für eine genaue Datenmanipulation und -analyse ist es wichtig, die Grundlagen des Abschneidens von Float-Werten in Python zu verstehen. Python bietet verschiedene Methoden und Funktionen zum Abschneiden oder Runden von Gleitkommazahlen basierend auf spezifischen Anforderungen.

Durch die Verwendung der integrierten Funktionen wie math.trunc() , math.floor() und math.ceil() können wir Kürzungsoperationen effektiv durchführen. Diese Funktionen bieten Flexibilität bei der Handhabung positiver und negativer Float-Werte und ermöglichen es uns, das gewünschte Ergebnis zu steuern.

Darüber hinaus bietet das Dezimalmodul eine bessere Kontrolle über Rundung und Präzision und eignet sich daher für Finanzberechnungen oder Situationen, in denen Genauigkeit von größter Bedeutung ist.

Wie bei jedem Programmierkonzept sind Übung und Experimente der Schlüssel zur Beherrschung der Kunst des Abschneidens von Gleitkommawerten. Wenden Sie diese Techniken in realen Szenarien an und erkunden Sie zusätzliche Ressourcen wie Python-Dokumentation und Community-Foren, um Ihr Verständnis und Ihre Fähigkeiten zu verbessern!