Truncate Float в Python: объяснение с примерами

Усечение числа с плавающей запятой в Python — обычная операция, с которой многие программисты сталкиваются в различных приложениях. Этот процесс включает в себя удаление десятичного разряда числа с плавающей запятой, оставляя только целую часть. Это полезный метод для упрощения вычислений, повышения удобочитаемости вывода и уменьшения потенциальных ошибок округления.

Чтобы обрезать значения с плавающей запятой в Python, вы можете использовать функцию math.trunc(), десятичный модуль или манипуляции со строками. Используя эти методы, разработчики Python могут гибко и точно адаптировать процесс усечения к своим конкретным требованиям.

В этой статье мы рассмотрим, как можно применять усечение в программировании на Python для создания более эффективного и оптимизированного кода . Мы углубимся в различные практические примеры, представив всесторонний взгляд на то, как использовать эту технику для достижения максимального эффекта.

Давайте начнем с рассмотрения основных концепций и методов усечения строк, чисел и структур данных в Python.

Оглавление

• Основы усечения Python
  • 1. Определение Truncate в Python
  • 2. Как использовать функцию Python Truncate
  • 3. Как обрезать десятичные разряды и числа с плавающей запятой в Python
• Усечение в Python с использованием математической библиотеки и функций
  • 1. math.trunc()
  • 2. math.floor() и math.ceil()
  • 3. Преобразование значений с плавающей запятой с помощью int()
• Как обрезать значения в Python с помощью десятичного модуля
  • 1. Использование метода квантования
  • 2. Использование метода to_integral_value
  • 3. Применение метода нормализации
• Методы усечения для строк и списков в Python
  • 1. Методы усечения строк
  • 2. Усечение списка
• Как использовать NumPy и pandas для усечения значений в Python
  • 1. Усечение в Python с использованием NumPy
  • 2. Использование DataFrame и Loc для усечения в Python
• 3 практических применения усечения в Python
• Сравнение методов усечения в Python
• Выбор подходящего метода усечения
• Последние мысли

Основы усечения Python

В этом разделе мы рассмотрим определение усечения, рассмотрим функции Python для усечения и узнаем, как усекать десятичные разряды и числа с плавающей запятой.

1. Определение Truncate в Python

Усечение — это процесс сокращения числа путем удаления десятичной точки. Это важная концепция в информатике и математике, которая используется для приведения цифр к более простой форме без изменения их значения.

2. Как использовать функцию Python Truncate

В Python есть несколько способов обрезать абсолютные значения. Одним из распространенных методов усечения является использование функции math.trunc() , которая напрямую удаляет десятичные разряды из двоичного значения с плавающей запятой.

Вот пример:

import math

float1 = 123.356
float2 = -2434.545

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

Выход:

123
-2434

Этот метод дает результаты, аналогичные функции int() , которая также усекает заданное число, удаляя десятичные разряды.

3. Как обрезать десятичные разряды и числа с плавающей запятой в Python

В некоторых случаях вам может потребоваться усечь число с плавающей запятой до определенного количества десятичных цифр. В таких случаях можно использовать функцию round() для округления чисел . Однако обратите внимание, что функция round() просто округляет число, а не усекает его.

Если вы хотите усечь до определенного десятичного знака, вы можете использовать следующий подход:

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)

Выход:

3.14

В приведенном выше примере функция truncate_float() принимает два параметра — усекаемое число с плавающей запятой и желаемое количество десятичных знаков.

Он использует множитель, чтобы сначала сдвинуть десятичную точку числа с плавающей запятой, затем преобразует результат в целое число (эффективно усекая число) и, наконец, делит целое число на множитель, чтобы восстановить десятичную точку в исходное положение.

Имейте в виду, что работа с числами с плавающей запятой в Python может привести к некоторой неточности в вычислениях из-за природы арифметики с плавающей запятой. Поэтому, когда точность и аккуратность имеют решающее значение, рассмотрите возможность использования десятичного модуля.

Хорошо, это основы того, как усекать значения в Python. В следующем разделе мы рассмотрим, как можно усекать значения с помощью математической библиотеки и других функций Python.

Усечение в Python с использованием математической библиотеки и функций

В сфере программирования на Python оптимизация часто является ключевой. Использование «математической» библиотеки Python и ее встроенных функций может значительно повысить производительность, особенно при работе с большими наборами данных или сложными вычислениями.

Этот раздел посвящен изучению того, как мы можем использовать «математическую» библиотеку и ее надежные функции для задач усечения — эффективного уменьшения или ограничения размера данных — в Python.

1. math.trunc()

Математическая библиотека Python предоставляет несколько функций для работы со значениями с плавающей запятой, одна из которых — math.trunc() . Эта функция возвращает усеченное значение заданного числа с плавающей запятой, эффективно удаляя его дробную часть и оставляя только целую часть.

Вот пример использования math.trunc() :

import math

number = 3.7
truncated_number = math.trunc(number)

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

Выход:

3
3.7

math.trunc() округляет число до нуля. Для положительных чисел она работает как функция пола, а для отрицательных чисел — как функция потолка.

2. math.floor() и math.ceil()

В дополнение к math.trunc() математическая библиотека также предоставляет функции для округления чисел различными способами, такие как функции math.floor() и math.ceil() .

Функция math.floor() округляет значения с плавающей запятой до ближайшего целого числа, а math.ceil() округляет до ближайшего целого числа.

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) 

Выход:

Floor of x: 3
Floor of y: 9

Вот иллюстрация функции math.floor ()

Этот фрагмент кода демонстрирует использование функции 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) 

Выход:

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

3. Преобразование значений с плавающей запятой с помощью int()

Другой способ обрезать значение с плавающей запятой — использовать встроенную функцию int() . При передаче в число с плавающей запятой он преобразует его в целое число, усекая десятичную часть.

Этот подход может быть более удобным для простых случаев усечения, поскольку он не требует импорта математической библиотеки.

float5 = 7.65
float6 = -3.14

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

Выход:

7
-3

Однако важно помнить, что функция int() не эквивалентна math.floor() или math.ceil() , поскольку она только усекает число без учета его знака.

Вот иллюстрация вышеупомянутой функции int() для усечения с плавающей запятой в редакторе кода;

In summary, the Python math library offers multiple functions to work with float values, including truncating, rounding down, and rounding up. The math library is an essential tool to rely on when you need to perform advanced mathematical operations.

While the int() and math.trunc() functions offer simple ways to truncate floating-point values, the decimal module provides a more powerful and precise approach, so let’s explore that in the next section.

How to Truncate Values in Python With the Decimal Module

Python’s ‘decimal’ module is a powerful tool that offers precision handling of decimal numbers, a feature that comes in particularly handy when truncation is needed.

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. Финансовые расчеты . При работе с валютами обычно усекают десятичные значения для представления реальных денег, где учитываются только центы, а более мелкие единицы не имеют значения.

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

Выход:

49.98

2. Агрегация данных . Усечение также можно использовать для агрегирования данных по определенному критерию. Например, агрегирование среднего значения дневных показаний температуры на основе целочисленных значений.

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)

Выход:

23.142857142857142

3. Упорядочивание элементов . Иногда элементы необходимо упорядочивать на основе определенного правила усечения. Этого можно добиться, используя ключевой параметр в функции Python sorted() .

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)

Выход:

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

Эти реальные приложения усечения показывают, что оно бесценно в различных областях, таких как анализ данных и машинное обучение.

Тем не менее, возникает важный вопрос: как сравнить методы усечения и какой метод следует использовать для данного сценария? Чтобы ответить на этот вопрос, в следующем разделе мы углубимся в сравнительный анализ различных методов усечения, которые мы обсуждали.

Сравнение методов усечения в Python

Чтобы сравнить различные методы усечения с точки зрения производительности и точности, давайте рассмотрим большой набор данных и измерим время выполнения для каждого подхода.

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")

В этом примере создается набор данных из одного миллиона случайных значений с плавающей запятой в диапазоне от 0 до 1000. Время выполнения для каждого метода усечения измеряется с помощью модуля времени. Подход десятичного модуля преобразует каждое число в экземпляр Decimal перед усечением, чтобы обеспечить точные результаты.

Запустив код, вы можете наблюдать за временем выполнения каждого метода и сравнивать производительность.

Выбор подходящего метода усечения

Когда дело доходит до усечения значений с плавающей запятой в Python, выбор подходящего метода зависит от конкретных требований приложения или варианта использования.

При принятии решения о том, какой метод использовать, учитывайте следующие факторы:

• Точность: если точность имеет первостепенное значение и вам нужен точный контроль над десятичными знаками, десятичный модуль обеспечивает высочайший уровень точности.

• Производительность: для простого усечения без необходимости высокой точности функции int() и math.trunc() предлагают эффективные решения.

• Поведение округления: в зависимости от желаемого поведения округления модуль decimal позволяет указать различные режимы округления, такие как ОКРУГЛ_ВНИЗ , ОКРУГЛ_ВВЕРХ , ОКРУГЛ_ПОЛОВИНА_ВВЕРХ и другие.

• Совместимость: если вам нужно обеспечить совместимость с устаревшим кодом или системами, которые не поддерживают десятичный модуль, то функция int() или функция math.trunc могут быть жизнеспособными вариантами.

Последние мысли

Понимание основ усечения значений с плавающей запятой в Python необходимо для точной обработки и анализа данных. Python предоставляет различные методы и функции для усечения или округления чисел с плавающей запятой в зависимости от конкретных требований.

Используя встроенные функции, такие как math.trunc() , math.floor() и math.ceil() , мы можем эффективно выполнять операции усечения. Эти функции обеспечивают гибкость в обработке положительных и отрицательных значений с плавающей запятой, позволяя нам контролировать желаемый результат.

Кроме того, десятичный модуль предлагает лучший контроль округления и точности, что делает его подходящим для финансовых расчетов или ситуаций, когда точность имеет первостепенное значение.

Как и в случае с любой концепцией программирования, практика и эксперименты являются ключом к освоению искусства усечения значений с плавающей запятой. Применяйте эти методы в реальных сценариях и изучайте дополнительные ресурсы, такие как документация по Python и форумы сообщества, чтобы улучшить свое понимание и мастерство!