Как преобразовать список чисел с плавающей запятой в список целых чисел в Питоне

Rate this post

Самый питонический способ преобразовать список чисел с плавающей запятой fs в список целых чисел – использовать однострочный код fs = [int (x) for x in fs]. Он перебирает все элементы в списке fs, используя понимание списка, и преобразует каждый элемент списка x в целочисленное значение с помощью конструктора int (x).

В этой статье показаны простейшие способы преобразования одномерного списка, состоящего только из чисел с плавающей запятой , в список целых чисел.

Проблема: Дан список чисел с плавающей запятой [1.0, 2.0, 3.0]. Как его преобразовать в список целых чисел [1, 2, 3]?

Способы неприменимы к спискам списков. При необходимости можно добавить циклы или определить пользовательские функции.

Метод 1: Список

Предположим у нас есть список:

a = [1.1, 1.2, 1.8, 0.5, 5.9, -2.3]

Проверим тип элементов списка:

print(type(a[0]))
# <class 'float'>

Применим встроенную функцию int, получим список состоящий из целых чисел:

print([int(a) for a in a])
# [1, 1, 1, 0, 5, -2]

Проверим тип элементов списка:

A = [int(a) for a in a]
print(type(A[0]))
# <class ‘int’>

Таким образом, используя встроенную функцию int, которая, преобразуя вещественное число, делает округление в сторону нуля, а вернее будет сказать – отбрасывает дробную часть, мы можем однострочным кодом получить новый список целых чисел.

Метод 2: Функция Map

Встроенная функция map, является хорошо оптимизированной и эффективной, при ее вызове элементы списка извлекаются при обращении, а следовательно в памяти находится и обрабатывается один элемент, что позволяет программе не хранить в памяти системы весь список элементов.

Применим к тому же списку ‘a’ код ниже:

print(list(map(int, a)))
# [1, 1, 1, 0, 5, -2]

Проверять тип элементов полученного списка мы не будем, так как при вызове функции ‘map’ передали в нее уже описанную в методе 1 функцию ‘int’ в качестве аргумента, а результат обернули в список применением функции ‘list’.

Метод 3: Функция Round в определении Списка

Он очень схож с первым, но в отличие от ‘int’, он не просто отбрасывает дробную часть, а округляет до ближайшего четного целого числа, если дробная часть равна 0,5. Также можно передать в качестве второго аргумента количество знаков после запятой, до которых необходимо округление, по умолчанию это 0, этим мы и воспользуемся:

print([round(a) for a in a])

Проверим тип чисел нового списка:

D = [round(a) for a in a]
print(type(D[0]))
# <class ‘int’>

Как видим из этого примера, есть разные встроенные функции для достижения нашей цели, отличие в способе и величине погрешности при округлении.

Метод 4: Модуль Math

В этом способе я предлагаю воспользоваться импортируемым модулем ‘math’, в котором будем использовать три функции ceil(), floor(), и trunc(). Рассмотрим подробнее каждый. Синтаксис у них одинаковый, различие в способе округления.

Применим к изначальному списку:

a = [1.1, 1.2, 1.8, 0.5, 5.9, -2.3]
print([math.ceil(a) for a in a])
# [2, 2, 2, 1, 6, -2]

‘Ceil’ округляет к ближайшему большему целому числу с учетом знака(-2.3 < -2 вывод будет True)

Проверим тип чисел в полученном списке:

C = [math.ceil(a) for a in a]
print(type(C[0]))
# <class ‘int’>

Рассмотрим следующую функцию в модуле ‘math’ – ‘floor’, её действие противоположно ‘ceil’ – округляет в меньшую сторону к ближайшему целому числу:

print([math.floor(a) for a in a])
# [1, 1, 1, 0, 5, -3]

Проверим тип:

F = [math.floor(a) for a in a]
print(type(F[0]))
# <class ‘int’>

Следующая функция – ‘trunc’,  является аналогом встроенной функции ‘int’ – просто отбрасывает дробную часть какая она бы не была:

print([math.trunc(a) for a in a])
# [1, 1, 1, 0, 5, -2]

И снова проверим тип чисел нового списка:

T = [math.trunc(a) for a in a]
print(type(T[0]))
# <class ‘int’>

Метод 5: NumPy

Здесь рассмотрим преобразование списка из ‘int’ в массив c помощью модуля NumPy. Отличие массива от списка – все элементы массива должны быть одного типа, как “float’ и ‘int’. Числовые операции с большим объемом данных можно проводить с массивами гораздо быстрее и эффективнее чем со списками.

Превратим наш первый список ‘a’ в массив:

import numpy as np
N = np.array(a, int)

В функцию array мы передаем два аргумента, имя списка для конвертации в массив и тип для каждого элемента.

# [ 1  1  1  0  5 -2]

Проверим тип элементов:

print(type(N[0]))
# <class 'numpy.int32'>

В отличие от типа чисел ‘int’ в Python в модуле NumPy они определены несколько иначе и  разделены на несколько подгрупп. Например, ‘int32’ – это целые числа в диапазоне от -2147483648 до 2147483647(4-байтовые числа), ‘int64’ – числа от -9223372036854775808 до 9223372036854775807(8-байтовые числа), также есть различные типы ‘int’ для 32- и 64-битных операционных систем, это обязательно надо учитывать при вычислениях с массивами.