Teilen einer Zahl in Ganzzahl und Dezimalzahl

Gibt es eine pythonische Möglichkeit, eine Zahl 1234.5678in zwei Teile aufzuteilen, (1234, 0.5678)dh den ganzzahligen Teil und den dezimalen Teil?

Verwendung math.modf:

import math
x = 1234.5678
math.modf(x) # (0.5678000000000338, 1234.0)

Wir können eine nicht berühmte eingebaute Funktion verwenden; divmod:

>>> s = 1234.5678
>>> i, d = divmod(s, 1)
>>> i
1234.0
>>> d
0.5678000000000338

>>> a = 147.234
>>> a % 1
0.23400000000000887
>>> a // 1
147.0
>>>

Wenn Sie den Integer-Teil als Integer und nicht als Float verwenden möchten, verwenden Sie int(a//1)stattdessen. So erhalten Sie das Tupel in einer einzigen Passage:(int(a//1), a%1)

BEARBEITEN: Denken Sie daran, dass der Dezimalteil einer Gleitkommazahl ungefähr ist. Wenn Sie ihn also so darstellen möchten, wie es ein Mensch tun würde, müssen Sie die Dezimalbibliothek verwenden

intpart,decimalpart = int(value),value-int(value)

Funktioniert für positive Zahlen.

Diese Variante ermöglicht es, die gewünschte Präzision zu erzielen:

>>> a = 1234.5678
>>> (lambda x, y: (int(x), int(x*y) % y/y))(a, 1e0)
(1234, 0.0)
>>> (lambda x, y: (int(x), int(x*y) % y/y))(a, 1e1)
(1234, 0.5)
>>> (lambda x, y: (int(x), int(x*y) % y/y))(a, 1e15)
(1234, 0.5678)

Das funktioniert auch bei mir

>>> val_int = int(a)
>>> val_fract = a - val_int

So mache ich das:

num = 123.456
split_num = str(num).split('.')
int_part = int(split_num[0])
decimal_part = int(split_num[1])

Wenn es Ihnen nichts ausmacht, NumPy zu verwenden, dann:

In [319]: real = np.array([1234.5678])

In [327]: integ, deci = int(np.floor(real)), np.asscalar(real % 1)

In [328]: integ, deci
Out[328]: (1234, 0.5678000000000338)

Nachdem ich mir einige der Antworten angesehen habe. Ich habe mir diese beiden Aussagen ausgedacht, mit denen positive und negative Zahlen in Ganzzahl- und Bruchteile unterteilt werden können, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. Der Leistungstest zeigt, dass die beiden neuen Anweisungen schneller sind als math.modf, solange sie nicht in ihre eigene Funktion oder Methode eingefügt werden.

i = int(x) # i contains a positive or negative integer
f = (x*1e17-i*1e17)/1e17 # f contains a positive or negative fraction

ZB 100.1323-> 100, 0.1323und -100.1323->-100, -0.1323

Testskript:

#!/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()')

Ausgabe:

         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}

HINWEIS:

Die Anweisung kann mit Modulo schneller sein, aber Modulo kann nicht verwendet werden, um negative Zahlen in Ganzzahl- und Bruchteile aufzuteilen.

i, f = int(x), x*1e17%1e17/1e17 # x can not be negative