Pythonda Truncate Float: Örneklerle Açıklandı

Python'da bir kayan noktalı sayının kesilmesi, birçok programcının çeşitli uygulamalarda karşılaştığı yaygın bir işlemdir. İşlem, kayan noktanın ondalık basamağının kaldırılmasını ve geriye yalnızca tamsayı kısmının bırakılmasını içerir. Hesaplamaları basitleştirmek, çıktıda okunabilirliği artırmak ve olası yuvarlama hatalarını azaltmak için değerli bir tekniktir.

Python'da değişken değerleri kesmek için, math.trunc() işlevini, ondalık modülünü veya dize işlemeyi kullanabilirsiniz . Python geliştiricileri, bu teknikleri kullanarak kesme sürecini esneklik ve hassasiyetle kendi özel gereksinimlerine göre uyarlayabilir.

Bu makalede, daha verimli ve kolaylaştırılmış kod oluşturmak için Python programlama içinde kesmenin nasıl uygulanabileceğini keşfedeceğiz . Maksimum etki için bu tekniğin nasıl kullanılacağına kapsamlı bir bakış sunarak çeşitli pratik örnekleri inceleyeceğiz.

Python'da dizeleri, sayıları ve veri yapılarını kısaltmak için temel kavramlara ve tekniklere bakarak başlayalım.

İçindekiler

• Python Kısaltma Temelleri
  • 1. Python'da Truncate'in Tanımı
  • 2. Python Kesme İşlevi Nasıl Kullanılır?
  • 3. Python'da Ondalık Basamaklar ve Kayan Noktalar Nasıl Kesilir?
• Matematik Kitaplığı ve İşlevlerini Kullanarak Python'da Kesme
  • 1. matematik.trunc()
  • 2. math.floor() ve math.ceil()
  • 3. int() Kullanarak Kayan Değer Dönüşümü
• Ondalık Modül ile Python'da Değerler Nasıl Kesilir
  • 1. Niceleme Yöntemini Kullanma
  • 2. to_integral_value Yöntemini Kullanma
  • 3. Normalize Yöntemini Uygulamak
• Python'da Dizeler ve Listeler için Kesme Teknikleri
  • 1. Tel Kesme Teknikleri
  • 2. Liste Kesilmesi
• Python'da Değerleri Kesmek için NumPy ve pandaları Kullanma
  • 1. Python'da NumPy Kullanarak Kesme
  • 2. Python'da Kesme için DataFrame ve Loc Kullanma
• Python'da Kısaltmanın 3 Pratik Uygulaması
• Python'da Kesme Yöntemlerini Karşılaştırma
• Uygun Kesme Yönteminin Seçilmesi
• Son düşünceler

Python Kısaltma Temelleri

Bu bölümde kesmenin tanımını ele alacağız, kesme için Python işlevlerine bakacağız ve ondalık basamakları ve değişkenleri nasıl keseceğimizi öğreneceğiz.

1. Python'da Truncate'in Tanımı

Kesme, ondalık basamakları kaldırarak bir sayıyı kısaltma işlemidir. Bilgisayar bilimi ve matematikte önemli bir kavramdır ve basamakları değerlerini değiştirmeden daha basit bir forma indirmek için kullanılır.

2. Python Kesme İşlevi Nasıl Kullanılır?

Python'da mutlak değerleri kısaltmanın birkaç yolu vardır. Kesmeyi başarmanın yaygın bir yöntemi , ikili bir kayan nokta değerinden ondalık basamakları doğrudan kaldıran math.trunc() işlevini kullanmaktır .

İşte bir örnek:

import math

float1 = 123.356
float2 = -2434.545

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

Çıktı:

123
-2434

Bu yöntem , verilen sayıyı ondalık basamakları kaldırarak kesen int() işlevine benzer sonuçlar verir .

3. Python'da Ondalık Basamaklar ve Kayan Noktalar Nasıl Kesilir?

Bazı durumlarda, bir kayan noktayı belirli bir ondalık basamak sayısına kesmeniz gerekebilir. Round () işlevi, bu gibi durumlarda sayıları yuvarlamak için kullanılabilir. Ancak, round() işlevinin sayıyı kısaltmak yerine yalnızca yuvarladığını lütfen unutmayın .

Belirli bir ondalık basamağa kesmek istiyorsanız, aşağıdaki yaklaşımı kullanabilirsiniz:

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)

Çıktı:

3.14

Yukarıdaki örnekte, truncate_float() işlevi iki parametre alır — kesilecek kayan nokta sayısı ve istenen ondalık basamak sayısı.

Önce kayan noktanın ondalık noktasını kaydırmak için bir çarpan kullanır, ardından sonucu bir tamsayıya dönüştürür (sayıyı etkili bir şekilde keser) ve son olarak ondalık noktayı orijinal konumuna geri getirmek için tamsayıyı çarpana böler.

Python'da değişkenlerle çalışmanın, kayan nokta aritmetiğinin doğası gereği hesaplamalarda bazı belirsizliklere yol açabileceğini unutmayın. Bu nedenle, doğruluk ve kesinlik çok önemli olduğunda ondalık modül kullanmayı düşünün.

Pekala, Python'da değerlerin nasıl kısaltılacağının temelleri bu. Bir sonraki bölümde, matematik kitaplığı ve diğer Python işlevlerini kullanarak değerleri nasıl kısaltabileceğinize bir göz atacağız.

Matematik Kitaplığı ve İşlevlerini Kullanarak Python'da Kesme

Python programlama alanında, optimizasyon genellikle anahtardır. Python'un "matematik" kitaplığını ve yerleşik işlevlerini kullanmak, özellikle büyük veri kümeleriyle veya karmaşık hesaplamalarla uğraşırken performansı önemli ölçüde artırabilir.

Bu bölüm Python'da "matematik" kitaplığını ve onun güçlü işlevlerini kesme görevleri için —veri boyutunu verimli bir şekilde azaltma veya sınırlama— nasıl kullanabileceğimizi keşfetmeye adanmıştır.

1. matematik.trunc()

Python matematik kitaplığı, kayan değerlerle çalışmak için birkaç işlev sağlar, bunlardan biri math.trunc() işlevidir . Bu işlev, belirli bir kayan noktanın kesilmiş değerini döndürür, kesirli kısmını etkili bir şekilde kaldırır ve yalnızca tamsayı kısmını bırakır.

İşte math.trunc() işlevinin nasıl kullanılacağına dair bir örnek :

import math

number = 3.7
truncated_number = math.trunc(number)

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

Çıktı:

3
3.7

math.trunc() sayıyı sıfıra doğru yuvarlar. Pozitif sayılar için taban fonksiyonu gibi, negatif sayılar için tavan fonksiyonu gibi çalışır.

2. math.floor() ve math.ceil()

math.trunc() işlevine ek olarak , matematik kitaplığı aynı zamanda math.floor () ve math.ceil() işlevleri gibi sayıları farklı şekillerde yuvarlamak için işlevler sağlar.

math.floor () işlevi, kayan noktalı değerleri en yakın tamsayıya yuvarlarken, math.ceil() işlevi en yakın tamsayıya yuvarlar.

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) 

Çıktı:

Floor of x: 3
Floor of y: 9

İşte math.floor() işlevinin bir örneği

Bu kod parçacığı, math.ceil() işlevinin kullanımını gösterir :

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) 

Çıktı:

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

3. int() Kullanarak Kayan Değer Dönüşümü

Bir kayan değeri kesmenin başka bir yolu da yerleşik int() işlevini kullanmaktır. Bir kayan nokta içinde iletildiğinde, ondalık kısmı keserek onu bir tamsayıya dönüştürür.

Matematik kitaplığının içe aktarılmasını gerektirmediğinden, bu yaklaşım basit kesme durumları için daha uygun olabilir.

float5 = 7.65
float6 = -3.14

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

Çıktı:

7
-3

Ancak, int() işlevinin math.floor() veya math.ceil() ile eşdeğer olmadığını unutmamak gerekir çünkü sayıyı işaretini dikkate almadan yalnızca keser.

İşte bir kod düzenleyicide kayan noktalı kesme için yukarıdaki int() işlevinin çizimi ;

Özetle, Python matematik kitaplığı, kayan değerlerle çalışmak için kesme, aşağı yuvarlama ve yukarı yuvarlama dahil olmak üzere birden çok işlev sunar. Matematik kitaplığı, ileri düzeyde matematiksel işlemler gerçekleştirmeniz gerektiğinde güvenebileceğiniz temel bir araçtır.

int () ve math.trunc() işlevleri, kayan noktalı değerleri kısaltmak için basit yollar sunarken, ondalık modül daha güçlü ve kesin bir yaklaşım sağlar, o yüzden bunu bir sonraki bölümde inceleyelim.

Ondalık Modül ile Python'da Değerler Nasıl Kesilir

Python'un 'ondalık' modülü, ondalık sayıların hassas bir şekilde işlenmesini sağlayan güçlü bir araçtır ve özellikle kesme gerektiğinde kullanışlı olan bir özelliktir.

Bu bölüm, Python'da değerleri kısaltmak için bu modülün pratik uygulamalarını ele almaktadır. Adım adım örnekleri inceleyeceğiz ve bu etkili ve kesin veri işleme tekniğinin ardındaki kavramların derinlemesine anlaşılmasını sağlayacağız.

1. Niceleme Yöntemini Kullanma

Decimal sınıfının niceleme yöntemi, ondalık örnekleri kesmek için çok yönlü bir araçtır. Bu yöntem, geliştiricilerin istenen hassasiyeti ve yuvarlama modunu ayarlayarak doğru kesmeyi sağlamasına olanak tanır.

Aşağıdaki örneği göz önünde bulundurun:

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

Çıktı:

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. Mali hesaplamalar : Para birimleriyle çalışırken, yalnızca sentlerin dikkate alındığı ve daha küçük birimlerin alakalı olmadığı durumlarda, gerçek parayı temsil etmek için ondalık değerleri kısaltmak yaygın bir uygulamadır.

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

Çıktı:

49.98

2. Veri toplama : Kesme, verileri belirli bir kritere göre toplamak için de kullanılabilir. Örneğin, tamsayı değerlerine dayalı olarak günlük sıcaklık okumalarının ortalama değerinin toplanması.

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)

Çıktı:

23.142857142857142

3. Sıralama öğeleri : Bazen öğelerin belirli bir kesme kuralına göre sıralanması gerekir. Bu, Python'un sorted() işlevindeki key parametresi kullanılarak elde edilebilir.

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)

Çıktı:

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

Bu gerçek dünyadaki kesme uygulamaları, veri analizi ve makine öğrenimi gibi çeşitli alanlarda paha biçilmez olduğunu gösteriyor.

Yine de önemli bir soru ortaya çıkıyor: kesme teknikleri nasıl karşılaştırılır ve belirli bir senaryo için hangi yöntemi kullanmalısınız? Bunu cevaplamak için bir sonraki bölümümüz, tartıştığımız çeşitli kesme yöntemlerinin karşılaştırmalı bir analizine dalacaktır.

Python'da Kesme Yöntemlerini Karşılaştırma

Farklı kesme yöntemlerini performans ve kesinlik açısından karşılaştırmak için, geniş bir veri kümesini ele alalım ve her yaklaşım için yürütme süresini ölçelim.

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")

Bu örnekte, 0 ile 1000 arasında bir milyon rasgele kayan nokta değerinden oluşan bir veri kümesi oluşturulur. Her kesme yöntemi için yürütme süresi, zaman modülü kullanılarak ölçülür. Ondalık modül yaklaşımı, doğru sonuçları sağlamak için kesmeden önce her sayıyı bir Ondalık örneğe dönüştürür.

Kodu çalıştırarak her metot için yürütme sürelerini gözlemleyebilir ve performans karşılaştırması yapabilirsiniz.

Uygun Kesme Yönteminin Seçilmesi

Python'da kayan noktalı değerlerin kesilmesi söz konusu olduğunda, uygun yöntemin seçilmesi uygulamanın veya kullanım durumunun özel gereksinimlerine bağlıdır.

Hangi yöntemin kullanılacağına karar verirken aşağıdaki faktörleri göz önünde bulundurun:

• Kesinlik: Kesinlik çok önemliyse ve ondalık basamaklar üzerinde hassas kontrole ihtiyacınız varsa, ondalık modül en yüksek düzeyde doğruluk sağlar.

• Performans: Yüksek kesinliğe ihtiyaç duymadan basit kesme için int() işlevi ve math.trunc() işlevi verimli çözümler sunar.

• Yuvarlama davranışı: İstenen yuvarlama davranışına bağlı olarak ondalık modül, ROUND_DOWN , ROUND_UP , ROUND_HALF_UP ve daha fazlası gibi çeşitli yuvarlama modlarını belirtmenize olanak tanır .

• Uyumluluk: Ondalık modülü desteklemeyen eski kod veya sistemlerle uyumluluk sağlamanız gerekiyorsa, int() işlevi veya math.trunc işlevi uygun seçenekler olabilir.

Son düşünceler

Python'da değişken değerlerin kesilmesinin temellerini anlamak, doğru veri işleme ve analizi için çok önemlidir. Python, belirli gereksinimlere göre kayan noktalı sayıları kesmek veya yuvarlamak için çeşitli yöntemler ve işlevler sağlar.

math.trunc() , math.floor() ve math.ceil() gibi yerleşik işlevleri kullanarak kesme işlemlerini etkili bir şekilde gerçekleştirebiliriz. Bu işlevler, istenen sonucu kontrol etmemize izin vererek, pozitif ve negatif değişken değerleri işlemede esneklik sunar.

Ayrıca, ondalık modül, yuvarlama ve hassasiyet üzerinde daha iyi kontrol sunarak finansal hesaplamalar veya doğruluğun çok önemli olduğu durumlar için uygun hale getirir.

Herhangi bir programlama konseptinde olduğu gibi, uygulama ve deney, kayan değerleri kesme sanatında ustalaşmanın anahtarıdır. Devam edin ve bu teknikleri gerçek dünya senaryolarında uygulayın ve anlayışınızı ve yetkinliğinizi geliştirmek için Python belgeleri ve topluluk forumları gibi ek kaynakları keşfedin!