সংখ্যাকে যেমন 1234.5678দুটি অংশে (1234, 0.5678)অর্থাৎ পূর্ণসংখ্যার অংশ এবং দশমিক অংশে বিভক্ত করার একটি অজগর উপায় আছে ?
উত্তর:
ব্যবহার math.modf:
import math
x = 1234.5678
math.modf(x) # (0.5678000000000338, 1234.0)
intপরিবর্তনশীল নাম হিসাবে ব্যবহার করবেন না , এটি intফাংশনটিকে ওভাররাইড করবে ide
int_যদি এমন একটি পরিবর্তনশীল থাকতে হবে যা উচ্চস্বরে পড়লে "ইনট" বলা হয় Use
আমরা একটি বিখ্যাত অন্তর্নির্মিত ফাংশন ব্যবহার করতে পারি; বিভাজন:
>>> s = 1234.5678
>>> i, d = divmod(s, 1)
>>> i
1234.0
>>> d
0.5678000000000338
divmod(-4.5,1)ণাত্মক সংখ্যার জন্য সম্ভবত অপ্রচলিত ফলাফল দেয় : -5.0 এবং 0.5 দেয়। ব্যবহার divmod(-4.5, -1)করে 4.0 এবং -0.5 দেয়।
>>> a = 147.234
>>> a % 1
0.23400000000000887
>>> a // 1
147.0
>>>
আপনি যদি পূর্ণসংখ্যার অংশটি একটি পূর্ণসংখ্যা হিসাবে চান এবং একটি ফ্লোট নয়, int(a//1)পরিবর্তে ব্যবহার করুন। একক উত্তরণে টিপলটি পেতে:(int(a//1), a%1)
সম্পাদনা: মনে রাখবেন যে একটি ফ্লোট সংখ্যার দশমিক অংশটি আনুমানিক , সুতরাং আপনি যদি এটি হিসাবে একটি মানব হিসাবে প্রতিনিধিত্ব করতে চান, আপনাকে দশমিক লাইব্রেরি ব্যবহার করতে হবে
-2.25 // 1 == -3.0এবং -2.25 % 1 == 0.75। এটি ওপি হতে পারে, যেমন int অংশ + দশমিক অংশটি এখনও মূল মানের সমান। বিপরীতে math.modf(-2.25) == (-0.25, -2.0),।
intpart,decimalpart = int(value),value-int(value)
ধনাত্মক সংখ্যার জন্য কাজ করে।
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
এইভাবেই আমি এটি করি:
num = 123.456
split_num = str(num).split('.')
int_part = int(split_num[0])
decimal_part = int(split_num[1])
উত্তর বেশ কয়েকটি দেখার পরে। আমি এই দুটি বিবৃতি নিয়ে এসেছি যা যথার্থতার সাথে আপস না করে ইতিবাচক এবং নেতিবাচক সংখ্যাগুলিকে পূর্ণসংখ্যা এবং ভগ্নাংশ অংশগুলিতে ভাগ করতে পারে। পারফরম্যান্স পরীক্ষাটি দেখায় যে দুটি নতুন বিবৃতি math.modfযতক্ষণ তাদের নিজস্ব ফাংশন বা পদ্ধতিতে না দেওয়া হয় তার চেয়ে তত দ্রুত ।
i = int(x) # i contains a positive or negative integer
f = (x*1e17-i*1e17)/1e17 # f contains a positive or negative fraction
যেমন 100.1323-> 100, 0.1323এবং -100.1323->-100, -0.1323
পরীক্ষার স্ক্রিপ্ট:
#!/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()')
আউটপুট:
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}
বিঃদ্রঃ:
বিবৃতিটি মডুলোর সাথে দ্রুততর হতে পারে, তবে সংখ্যার পূর্ণসংখ্যা এবং ভগ্নাংশের অংশগুলিতে বিভাজন করতে মডুলো ব্যবহার করা যাবে না।
i, f = int(x), x*1e17%1e17/1e17 # x can not be negative