Obcinanie pływaków w Pythonie: wyjaśnione na przykładach

Obcinanie liczby zmiennoprzecinkowej w Pythonie jest powszechną operacją, z którą spotyka się wielu programistów w różnych aplikacjach. Proces polega na usunięciu miejsca dziesiętnego z pływaka, pozostawiając tylko część całkowitą. Jest to cenna technika upraszczania obliczeń, poprawiania czytelności danych wyjściowych i zmniejszania potencjalnych błędów zaokrągleń.

Aby obciąć wartości zmiennoprzecinkowe w Pythonie, możesz użyć funkcji math.trunc(), modułu dziesiętnego lub manipulacji łańcuchami. Korzystając z tych technik, programiści Pythona mogą dostosować proces obcinania do swoich specyficznych wymagań z elastycznością i precyzją.

W tym artykule zbadamy, w jaki sposób można zastosować obcinanie w programowaniu w Pythonie, aby stworzyć bardziej wydajny i usprawniony kod . Zagłębimy się w różne praktyczne przykłady, przedstawiając kompleksowe spojrzenie na to, jak zastosować tę technikę, aby uzyskać maksymalny efekt.

Zacznijmy od przyjrzenia się podstawowym koncepcjom i technikom obcinania ciągów znaków, liczb i struktur danych w Pythonie.

Spis treści

• Podstawy obcinania Pythona
  • 1. Definicja obcinania w Pythonie
  • 2. Jak korzystać z funkcji obcinania Pythona
  • 3. Jak obcinać miejsca dziesiętne i liczby zmiennoprzecinkowe w Pythonie
• Obcinanie w Pythonie przy użyciu biblioteki matematycznej i funkcji
  • 1. math.trunc()
  • 2. matematyka.podłoga() i matematyka.sufit()
  • 3. Konwersja wartości zmiennoprzecinkowych przy użyciu funkcji int()
• Jak obcinać wartości w Pythonie za pomocą modułu dziesiętnego
  • 1. Korzystanie z metody kwantyzacji
  • 2. Używając metody to_integral_value
  • 3. Stosowanie metody normalizacji
• Techniki obcinania łańcuchów i list w Pythonie
  • 1. Techniki obcinania strun
  • 2. Obcinanie listy
• Jak używać NumPy i pand do obcinania wartości w Pythonie
  • 1. Obcinanie w Pythonie za pomocą NumPy
  • 2. Używanie DataFrame i Loc do obcinania w Pythonie
• 3 praktyczne zastosowania obcinania w Pythonie
• Porównanie metod obcinania w Pythonie
• Wybór odpowiedniej metody obcinania
• Końcowe przemyślenia

Podstawy obcinania Pythona

W tej sekcji omówimy definicję obcięcia, przyjrzymy się funkcjom Pythona dla obcięcia i nauczymy się, jak obcinać miejsca dziesiętne i liczby zmiennoprzecinkowe.

1. Definicja obcinania w Pythonie

Truncate to proces skracania liczby poprzez usunięcie miejsca dziesiętnego. Jest to ważna koncepcja w informatyce i matematyce i służy do redukowania cyfr do prostszej postaci bez zmiany ich wartości.

2. Jak korzystać z funkcji obcinania Pythona

Istnieje kilka sposobów obcinania wartości bezwzględnych w Pythonie. Jedną z powszechnych metod uzyskiwania obcięcia jest użycie funkcji math.trunc() , która bezpośrednio usuwa miejsca dziesiętne z binarnej wartości zmiennoprzecinkowej.

Oto przykład:

import math

float1 = 123.356
float2 = -2434.545

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

Wyjście:

123
-2434

Ta metoda daje podobne wyniki do funkcji int() , która również obcina podaną liczbę, usuwając miejsca dziesiętne.

3. Jak obcinać miejsca dziesiętne i liczby zmiennoprzecinkowe w Pythonie

W niektórych przypadkach może być wymagane obcięcie liczby zmiennoprzecinkowej do określonej liczby cyfr dziesiętnych. W takich przypadkach do zaokrąglenia liczb można użyć funkcji round () . Należy jednak pamiętać, że funkcja round() tylko zaokrągla liczbę, a nie ją obcina.

Jeśli chcesz obciąć do określonego punktu dziesiętnego, możesz zastosować następujące podejście:

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)

Wyjście:

3.14

W powyższym przykładzie funkcja truncate_float() przyjmuje dwa parametry — liczbę zmiennoprzecinkową do obcięcia oraz żądaną liczbę miejsc dziesiętnych.

Używa mnożnika, aby najpierw przesunąć kropkę dziesiętną zmiennoprzecinkową, następnie konwertuje wynik na liczbę całkowitą (skutecznie obcinając liczbę), a na koniec dzieli liczbę całkowitą przez mnożnik, aby przywrócić kropkę dziesiętną do pierwotnej pozycji.

Należy pamiętać, że praca z liczbami zmiennoprzecinkowymi w Pythonie może prowadzić do pewnych niedokładności w obliczeniach ze względu na naturę arytmetyki zmiennoprzecinkowej. Dlatego, gdy dokładność i precyzja są kluczowe, rozważ użycie modułu dziesiętnego .

W porządku, to podstawy obcinania wartości w Pythonie. W następnej sekcji przyjrzymy się, jak można obcinać wartości za pomocą biblioteki matematycznej i innych funkcji Pythona.

Obcinanie w Pythonie przy użyciu biblioteki matematycznej i funkcji

W dziedzinie programowania w języku Python optymalizacja jest często kluczowa. Korzystanie z biblioteki „matematycznej” Pythona i jej wbudowanych funkcji może znacznie poprawić wydajność, szczególnie w przypadku dużych zbiorów danych lub złożonych obliczeń.

Ta sekcja jest poświęcona zbadaniu, w jaki sposób możemy wykorzystać bibliotekę „math” i jej solidne funkcje do zadań obcinania — efektywnego zmniejszania lub ograniczania rozmiaru danych — w Pythonie.

1. math.trunc()

Biblioteka matematyczna Pythona udostępnia kilka funkcji do pracy z wartościami zmiennoprzecinkowymi, z których jedną jest math.trunc() . Ta funkcja zwraca obciętą wartość podanej liczby zmiennoprzecinkowej, skutecznie usuwając jej część ułamkową i pozostawiając tylko część całkowitą.

Oto przykład użycia funkcji math.trunc() :

import math

number = 3.7
truncated_number = math.trunc(number)

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

Wyjście:

3
3.7

math.trunc() zaokrągla liczbę do zera. Dla liczb dodatnich działa jak funkcja podłogi, a dla liczb ujemnych jak funkcja sufitu.

2. matematyka.podłoga() i matematyka.sufit()

Oprócz funkcji math.trunc() biblioteka math zawiera również funkcje zaokrąglania liczb na różne sposoby, takie jak funkcje math.floor() i math.ceil() .

Funkcja math.floor() zaokrągla wartości zmiennoprzecinkowe w dół do najbliższej liczby całkowitej, natomiast funkcja math.ceil() zaokrągla w górę do najbliższej liczby całkowitej.

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) 

Wyjście:

Floor of x: 3
Floor of y: 9

Oto ilustracja funkcji math.floor().

Ten fragment kodu demonstruje użycie funkcji 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) 

Wyjście:

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

3. Konwersja wartości zmiennoprzecinkowych przy użyciu funkcji int()

Innym sposobem na obcięcie wartości zmiennoprzecinkowej jest użycie wbudowanej funkcji int() . Po przekazaniu w liczbie zmiennoprzecinkowej konwertuje ją na liczbę całkowitą przez obcięcie części dziesiętnej.

Takie podejście może być wygodniejsze w przypadku prostych przypadków obcięcia, ponieważ nie wymaga importowania biblioteki matematycznej.

float5 = 7.65
float6 = -3.14

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

Wyjście:

7
-3

Należy jednak pamiętać, że funkcja int() nie jest równoważna funkcji math.floor() lub math.ceil() , ponieważ tylko obcina liczbę bez uwzględniania jej znaku.

Oto ilustracja powyższej funkcji int() dla obcięcia liczby zmiennoprzecinkowej w edytorze kodu;

Podsumowując, biblioteka matematyczna Pythona oferuje wiele funkcji do pracy z wartościami zmiennoprzecinkowymi, w tym obcinanie, zaokrąglanie w dół i w górę. Biblioteka matematyczna jest niezbędnym narzędziem, na którym można polegać, gdy trzeba wykonać zaawansowane operacje matematyczne.

Podczas gdy funkcje int() i math.trunc() oferują proste sposoby obcinania wartości zmiennoprzecinkowych, moduł decimal zapewnia bardziej wydajne i precyzyjne podejście, więc zbadajmy to w następnej sekcji.

Jak obcinać wartości w Pythonie za pomocą modułu dziesiętnego

Moduł „dziesiętny” Pythona to potężne narzędzie, które oferuje precyzyjną obsługę liczb dziesiętnych, co jest szczególnie przydatne, gdy potrzebne jest obcięcie.

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. Obliczenia finansowe : Podczas pracy z walutami często obcina się wartości dziesiętne, aby przedstawić rzeczywiste pieniądze, w których brane są pod uwagę tylko centy, a mniejsze jednostki nie mają znaczenia.

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

Wyjście:

49.98

2. Agregacja danych : Obcinanie może być również używane do agregowania danych zgodnie z określonym kryterium. Na przykład agregacja średniej wartości dziennych odczytów temperatury na podstawie wartości całkowitych.

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)

Wyjście:

23.142857142857142

3. Porządkowanie elementów : Czasami elementy muszą być uporządkowane na podstawie określonej reguły obcinania. Można to osiągnąć za pomocą parametru key w funkcji sorted() Pythona .

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)

Wyjście:

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

Te rzeczywiste zastosowania obcinania pokazują jego nieocenioną wartość w różnych dziedzinach, takich jak analiza danych i uczenie maszynowe.

Powstaje jednak ważne pytanie: jak porównują się techniki obcinania i którą metodę należy zastosować w danym scenariuszu? Aby odpowiedzieć na to pytanie, w następnej sekcji zajmiemy się analizą porównawczą różnych metod obcinania, które omówiliśmy.

Porównanie metod obcinania w Pythonie

Aby porównać różne metody obcinania pod względem wydajności i precyzji, rozważmy duży zestaw danych i zmierz czas wykonania dla każdego podejścia.

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")

W tym przykładzie generowany jest zestaw danych składający się z miliona losowych wartości zmiennoprzecinkowych z przedziału od 0 do 1000. Czas wykonania dla każdej metody obcinania jest mierzony za pomocą modułu czasu. Podejście modułu decimal konwertuje każdą liczbę na instancję Decimal przed obcięciem, aby zapewnić dokładne wyniki.

Uruchamiając kod, możesz obserwować czasy wykonania dla każdej metody i dokonać porównania wydajności.

Wybór odpowiedniej metody obcinania

Jeśli chodzi o obcinanie wartości zmiennoprzecinkowych w Pythonie, wybór odpowiedniej metody zależy od konkretnych wymagań aplikacji lub przypadku użycia.

Przy podejmowaniu decyzji, której metody użyć, weź pod uwagę następujące czynniki:

• Precyzja: jeśli precyzja ma ogromne znaczenie i potrzebujesz dokładnej kontroli nad miejscami dziesiętnymi, moduł dziesiętny zapewnia najwyższy poziom dokładności.

• Wydajność: w przypadku prostego obcinania bez konieczności dużej precyzji funkcje int() i math.trunc() oferują wydajne rozwiązania.

• Zachowanie zaokrąglania: W zależności od pożądanego zachowania zaokrąglania, moduł dziesiętny umożliwia określenie różnych trybów zaokrąglania, takich jak ROUND_DOWN , ROUND_UP , ROUND_HALF_UP i więcej.

• Zgodność: jeśli chcesz zapewnić kompatybilność ze starszym kodem lub systemami, które nie obsługują modułu dziesiętnego, funkcja int() lub funkcja math.trunc mogą być opłacalnymi opcjami.

Końcowe przemyślenia

Zrozumienie podstaw obcinania wartości zmiennoprzecinkowych w Pythonie jest niezbędne do dokładnego manipulowania danymi i ich analizy. Python udostępnia różne metody i funkcje do obcinania lub zaokrąglania liczb zmiennoprzecinkowych w oparciu o określone wymagania.

Korzystając z wbudowanych funkcji, takich jak math.trunc() , math.floor() i math.ceil() , możemy skutecznie wykonywać operacje obcinania. Funkcje te zapewniają elastyczność w obsłudze dodatnich i ujemnych wartości zmiennoprzecinkowych, co pozwala nam kontrolować pożądany wynik.

Ponadto moduł dziesiętny zapewnia lepszą kontrolę nad zaokrąglaniem i precyzją, dzięki czemu nadaje się do obliczeń finansowych lub sytuacji, w których dokładność jest najważniejsza.

Jak w przypadku każdej koncepcji programowania, praktyka i eksperymenty są kluczem do opanowania sztuki obcinania wartości zmiennoprzecinkowych. Śmiało, zastosuj te techniki w rzeczywistych scenariuszach i zapoznaj się z dodatkowymi zasobami, takimi jak dokumentacja Pythona i fora społecznościowe, aby poprawić swoje zrozumienie i biegłość!