क्या किसी संख्या 1234.5678को दो भागों में विभाजित करने का एक पैथोनिक तरीका है जैसे (1234, 0.5678)पूर्णांक भाग और दशमलव भाग?
जवाबों:
उपयोग करें math.modf:
import math
x = 1234.5678
math.modf(x) # (0.5678000000000338, 1234.0)
intएक चर नाम के रूप में उपयोग न करें , यह intफ़ंक्शन को ओवरराइड करेगा ।
int_यदि आपके पास एक चर है, जिसे जोर से पढ़ने पर "इंट" कहा जाता है।
हम एक नहीं प्रसिद्ध निर्मित समारोह का उपयोग कर सकते हैं; divmod:
>>> s = 1234.5678
>>> i, d = divmod(s, 1)
>>> i
1234.0
>>> d
0.5678000000000338
divmod(-4.5,1)देता है : -5.0 और 0.5 देता है। उपयोग divmod(-4.5, -1)4.0 और -0.5 देता है।
>>> a = 147.234
>>> a % 1
0.23400000000000887
>>> a // 1
147.0
>>>
यदि आप पूर्णांक भाग को पूर्णांक के रूप में चाहते हैं और फ़्लोट नहीं चाहते हैं, तो int(a//1)इसके बजाय उपयोग करें । एकल मार्ग में टपल प्राप्त करने के लिए:(int(a//1), a%1)
संपादित करें: याद रखें कि फ्लोट संख्या का दशमलव भाग अनुमानित है , इसलिए यदि आप इसे एक मानव के रूप में प्रस्तुत करना चाहते हैं, तो आपको दशमलव पुस्तकालय का उपयोग करने की आवश्यकता है
-2.25 // 1 == -3.0और -2.25 % 1 == 0.75। यह वही हो सकता है जो ओपी चाहेगा, क्योंकि इंट भाग + दशमलव भाग अभी भी मूल मूल्य के बराबर है। इसके विपरीत, math.modf(-2.25) == (-0.25, -2.0)।
intpart,decimalpart = int(value),value-int(value)
सकारात्मक संख्या के लिए काम करता है।
In [1]: value = 1.89 In [2]: intpart,decimalpart = int(value),value-int(value) In [3]: intpart Out [3]: 1 In [4]: decimalpart Out [4]: 0.8899999999999999
इस तरह से मैं यह कर रहा हूँ:
num = 123.456
split_num = str(num).split('.')
int_part = int(split_num[0])
decimal_part = int(split_num[1])
कई उत्तरों को देखने के बाद। मैं इन दो बयानों के साथ आया हूं जो सटीकता से समझौता किए बिना धनात्मक और ऋणात्मक संख्याओं को पूर्णांक और अंश भागों में विभाजित कर सकते हैं। प्रदर्शन परीक्षण से पता चलता है कि दो नए कथन math.modfतब तक तेज़ हैं , जब तक कि उन्हें अपने स्वयं के कार्य या विधि में नहीं डाला जाता है।
i = int(x) # i contains a positive or negative integer
f = (x*1e17-i*1e17)/1e17 # f contains a positive or negative fraction
जैसे 100.1323-> 100, 0.1323और -100.1323->-100, -0.1323
टेस्ट स्क्रिप्ट:
#!/usr/bin/env python
import math
import cProfile
""" Get the performance of both statements vs math.modf. """
X = -100.1323
LOOPS = range(5*10**6)
def fun_a():
""" The integer part (i) is an integer, and
the fraction part (f) is a float.
NOTE: I think this is the most correct way. """
for _ in LOOPS:
i = int(X) # -100
f = (X*1e17-i*1e17)/1e17 # -0.1323
def fun_b():
""" The integer (i) and fraction (f) part will
come out as float.
NOTE: The only difference between this
and math.modf is the accuracy. """
for _ in LOOPS:
i = int(X) # -100
i, f = float(i), (X*1e17-i*1e17)/1e17 # (-100.0, -0.1323)
def fun_c():
""" Performance test of the statements in a function.
The integer part (i) is an integer, and
the fraction part (f) is a float. """
def modf(x):
i = int(x)
return i, (x*1e17-i*1e17)/1e17
for _ in LOOPS:
i, f = modf(X) # (-100, -0.1323)
def fun_d():
for _ in LOOPS:
f, i = math.modf(X) # (-100.0, -0.13230000000000075)
def fun_e():
""" Convert the integer part to integer. """
for _ in LOOPS:
f, i = math.modf(X) # (-100.0, -0.13230000000000075)
i = int(i) # -100
if __name__ == '__main__':
cProfile.run('fun_a()')
cProfile.run('fun_b()')
cProfile.run('fun_c()')
cProfile.run('fun_d()')
cProfile.run('fun_e()')
आउटपुट:
4 function calls in 1.312 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 1.312 1.312 <string>:1(<module>)
1 1.312 1.312 1.312 1.312 new1.py:10(fun_a)
1 0.000 0.000 1.312 1.312 {built-in method builtins.exec}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
4 function calls in 1.887 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 1.887 1.887 <string>:1(<module>)
1 1.887 1.887 1.887 1.887 new1.py:17(fun_b)
1 0.000 0.000 1.887 1.887 {built-in method builtins.exec}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
5000004 function calls in 2.797 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 2.797 2.797 <string>:1(<module>)
1 1.261 1.261 2.797 2.797 new1.py:23(fun_c)
5000000 1.536 0.000 1.536 0.000 new1.py:27(modf)
1 0.000 0.000 2.797 2.797 {built-in method builtins.exec}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
5000004 function calls in 1.852 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 1.852 1.852 <string>:1(<module>)
1 1.050 1.050 1.852 1.852 new1.py:34(fun_d)
1 0.000 0.000 1.852 1.852 {built-in method builtins.exec}
5000000 0.802 0.000 0.802 0.000 {built-in method math.modf}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
5000004 function calls in 2.467 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 2.467 2.467 <string>:1(<module>)
1 1.652 1.652 2.467 2.467 new1.py:38(fun_e)
1 0.000 0.000 2.467 2.467 {built-in method builtins.exec}
5000000 0.815 0.000 0.815 0.000 {built-in method math.modf}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
ध्यान दें:
Modulo के साथ बयान तेज हो सकता है, लेकिन modulo का उपयोग ऋणात्मक संख्याओं को पूर्णांक और अंश भागों में विभाजित करने के लिए नहीं किया जा सकता है।
i, f = int(x), x*1e17%1e17/1e17 # x can not be negative