Truncar flotante en Python: explicado con ejemplos

Truncar un número de punto flotante en Python es una operación común que muchos programadores encuentran en varias aplicaciones. El proceso consiste en eliminar el lugar decimal de un flotante, dejando solo la parte entera. Es una técnica valiosa para simplificar los cálculos, mejorar la legibilidad en la salida y reducir los posibles errores de redondeo.

Para truncar valores flotantes en Python, puede usar la función math.trunc(), el módulo decimal o la manipulación de cadenas. Con estas técnicas, los desarrolladores de Python pueden adaptar el proceso de truncamiento a sus requisitos específicos con flexibilidad y precisión.

En este artículo, exploraremos cómo se puede aplicar el truncamiento dentro de la programación de Python para crear un código más eficiente y optimizado . Profundizaremos en varios ejemplos prácticos, presentando una visión integral de cómo emplear esta técnica para obtener el máximo efecto.

Comencemos mirando los conceptos y técnicas fundamentales para truncar cadenas, números y estructuras de datos en Python.

Tabla de contenido

• Conceptos básicos de truncado de Python
  • 1. Definición de Truncar en Python
  • 2. Cómo usar la función Truncar de Python
  • 3. Cómo Truncar Lugares Decimales y Flotantes en Python
• Truncar en Python usando la biblioteca matemática y funciones
  • 1. matemática.trunc()
  • 2. matemáticas.piso() y matemáticas.ceil()
  • 3. Conversión de valor flotante usando int()
• Cómo truncar valores en Python con el módulo decimal
  • 1. Usando el Método de Cuantización
  • 2. Usando el método to_integral_value
  • 3. Aplicar el método de normalización
• Técnicas de truncamiento para cadenas y listas en Python
  • 1. Técnicas de truncamiento de cadenas
  • 2. Lista de truncamiento
• Cómo usar NumPy y pandas para truncar valores en Python
  • 1. Truncamiento en Python usando NumPy
  • 2. Uso de DataFrame y Loc para truncamiento en Python
• 3 aplicaciones prácticas del truncamiento en Python
• Comparación de métodos de truncamiento en Python
• Elegir el método de truncamiento adecuado
• Pensamientos finales

Conceptos básicos de truncado de Python

En esta sección, cubriremos la definición de truncamiento, veremos las funciones de Python para el truncamiento y aprenderemos a truncar lugares decimales y flotantes.

1. Definición de Truncar en Python

Truncar es un proceso de acortar un número eliminando el lugar decimal. Es un concepto importante en informática y matemáticas y se usa para reducir dígitos a una forma más simple sin alterar su valor.

2. Cómo usar la función Truncar de Python

Hay varias formas de truncar valores absolutos en Python. Un método común para lograr el truncamiento es usar la función math.trunc() , que elimina directamente los lugares decimales de un valor binario de punto flotante.

Aquí hay un ejemplo:

import math

float1 = 123.356
float2 = -2434.545

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

Producción:

123
-2434

Este método da resultados similares a la función int() , que también trunca el número dado eliminando los lugares decimales.

3. Cómo Truncar Lugares Decimales y Flotantes en Python

En algunos casos, es posible que deba truncar un flotante a un número específico de dígitos decimales. La función round() se puede usar para redondear números en tales casos. Sin embargo, tenga en cuenta que la función round() solo redondea el número en lugar de truncarlo.

Si desea truncar a un punto decimal específico, puede utilizar el siguiente enfoque:

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)

Producción:

3.14

En el ejemplo anterior, la función truncate_float() toma dos parámetros: el número flotante que se truncará y el número deseado de puntos decimales.

Utiliza un multiplicador para cambiar primero el punto decimal del flotante, luego convierte el resultado en un número entero (truncando efectivamente el número) y finalmente divide el número entero por el multiplicador para restaurar el punto decimal a su posición original.

Tenga en cuenta que trabajar con flotantes en Python puede generar cierta imprecisión en los cálculos debido a la naturaleza de la aritmética de punto flotante. Por lo tanto, cuando la exactitud y la precisión sean cruciales, considere usar el módulo decimal .

Muy bien, eso es lo básico sobre cómo truncar valores en Python. En la siguiente sección, veremos cómo puede truncar valores utilizando la biblioteca matemática y otras funciones de Python.

Truncar en Python usando la biblioteca matemática y funciones

En el ámbito de la programación de Python, la optimización suele ser clave. El uso de la biblioteca "matemática" de Python y sus funciones integradas puede mejorar significativamente el rendimiento, especialmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos o cálculos complejos.

Esta sección está dedicada a explorar cómo podemos utilizar la biblioteca 'matemática' y sus robustas funcionalidades para tareas de truncamiento, reduciendo o limitando el tamaño de los datos de manera eficiente, en Python.

1. matemática.trunc()

La biblioteca matemática de Python proporciona varias funciones para trabajar con valores flotantes, una de las cuales es math.trunc() . Esta función devuelve el valor truncado de un flotante dado, eliminando efectivamente su parte fraccionaria y dejando solo la parte entera.

Aquí hay un ejemplo de cómo usar math.trunc() :

import math

number = 3.7
truncated_number = math.trunc(number)

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

Producción:

3
3.7

math.trunc() redondea el número hacia cero. Para números positivos, funciona como la función de piso, y para números negativos, funciona como la función de techo.

2. matemáticas.piso() y matemáticas.ceil()

Además de math.trunc() , la biblioteca matemática también proporciona funciones para redondear números de diferentes formas, como las funciones math.floor() y math.ceil() .

La función math.floor() redondea hacia abajo los valores de punto flotante al entero más cercano, mientras que math.ceil() redondea hacia arriba al entero más cercano.

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) 

Producción:

Floor of x: 3
Floor of y: 9

Aquí hay una ilustración de la función math.floor()

Este fragmento de código demuestra el uso de la función 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) 

Producción:

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

3. Conversión de valor flotante usando int()

Otra forma de truncar un valor flotante es mediante la función integrada int() . Cuando se pasa en un flotante, lo convertirá en un número entero truncando la parte decimal.

Este enfoque puede ser más conveniente para casos simples de truncamiento, ya que no requiere importar la biblioteca matemática.

float5 = 7.65
float6 = -3.14

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

Producción:

7
-3

Sin embargo, es esencial recordar que la función int() no es equivalente a math.floor() o math.ceil() , ya que solo trunca el número sin considerar su signo.

Aquí está la ilustración de la función int() anterior para un truncamiento flotante en un editor de código;

En resumen, la biblioteca matemática de Python ofrece varias funciones para trabajar con valores flotantes, como truncar, redondear hacia abajo y hacia arriba. La biblioteca matemática es una herramienta esencial en la que puede confiar cuando necesita realizar operaciones matemáticas avanzadas.

Mientras que las funciones int() y math.trunc() ofrecen formas sencillas de truncar valores de punto flotante, el módulo decimal proporciona un enfoque más potente y preciso, así que exploremos eso en la siguiente sección.

Cómo truncar valores en Python con el módulo decimal

El módulo 'decimal' de Python es una poderosa herramienta que ofrece un manejo preciso de números decimales, una característica que resulta particularmente útil cuando se necesita truncamiento.

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. Cálculos financieros : cuando se trabaja con monedas, es común truncar los valores decimales para representar el dinero real donde solo se consideran los centavos y las unidades más pequeñas no son relevantes.

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

Producción:

49.98

2. Agregación de datos : el truncamiento también se puede utilizar para agregar datos según un criterio específico. Por ejemplo, agregando el valor medio de las lecturas diarias de temperatura en función de valores enteros.

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)

Producción:

23.142857142857142

3. Ordenar elementos : a veces, los elementos deben ordenarse en función de una regla de truncamiento específica. Esto se puede lograr usando el parámetro clave en la función sorted() de 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)

Producción:

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

Estas aplicaciones del truncamiento en el mundo real muestran que es invaluable en varios campos, como el análisis de datos y el aprendizaje automático.

Sin embargo, surge una pregunta importante: ¿cómo se comparan las técnicas de truncamiento y qué método debería usar para un escenario dado? Para responder a esto, nuestra siguiente sección se sumergirá en un análisis comparativo de los diversos métodos de truncamiento que hemos discutido.

Comparación de métodos de truncamiento en Python

Para comparar los diferentes métodos de truncamiento en términos de rendimiento y precisión, consideremos un gran conjunto de datos y midamos el tiempo de ejecución de cada enfoque.

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")

En este ejemplo, se genera un conjunto de datos de un millón de valores aleatorios de punto flotante entre 0 y 1000. El tiempo de ejecución de cada método de truncamiento se mide utilizando el módulo de tiempo. El enfoque del módulo decimal convierte cada número en una instancia decimal antes de truncar para garantizar resultados precisos.

Al ejecutar el código, puede observar los tiempos de ejecución de cada método y hacer una comparación de rendimiento.

Elegir el método de truncamiento adecuado

Cuando se trata de truncar valores de punto flotante en Python, la elección del método adecuado depende de los requisitos específicos de la aplicación o el caso de uso.

Tenga en cuenta los siguientes factores al decidir qué método usar:

• Precisión: si la precisión es de suma importancia y necesita un control preciso sobre los lugares decimales, el módulo decimal proporciona el más alto nivel de precisión.

• Rendimiento: para un truncamiento simple sin necesidad de alta precisión, la función int() y la función math.trunc() ofrecen soluciones eficientes.

• Comportamiento de redondeo: según el comportamiento de redondeo deseado, el módulo decimal le permite especificar varios modos de redondeo, como ROUND_DOWN , ROUND_UP , ROUND_HALF_UP y más.

• Compatibilidad: si necesita garantizar la compatibilidad con el código heredado o los sistemas que no admiten el módulo decimal, la función int() o la función math.trunc pueden ser opciones viables.

Pensamientos finales

Comprender los conceptos básicos de truncar valores flotantes en Python es esencial para la manipulación y el análisis de datos precisos. Python proporciona varios métodos y funciones para truncar o redondear números de coma flotante en función de requisitos específicos.

Mediante el uso de funciones integradas como math.trunc() , math.floor() y math.ceil() , podemos realizar operaciones de truncamiento de manera efectiva. Estas funciones ofrecen flexibilidad en el manejo de valores flotantes positivos y negativos, lo que nos permite controlar el resultado deseado.

Además, el módulo decimal ofrece un mejor control sobre el redondeo y la precisión, lo que lo hace adecuado para cálculos financieros o situaciones en las que la precisión es primordial.

Como con cualquier concepto de programación, la práctica y la experimentación son claves para dominar el arte de truncar valores flotantes. ¡Continúe y aplique estas técnicas en escenarios del mundo real y explore recursos adicionales, como la documentación de Python y los foros de la comunidad, para mejorar su comprensión y competencia!