将浮点数转换为整数而不舍入小数点答案

【问题标题】：Turning a float into an integer without rounding the decimal points将浮点数转换为整数而不舍入小数点
【发布时间】：2021-10-09 11:49:38
【问题描述】：

我有一个产生伪随机浮点数的函数，我想把它们变成整数，但我并不是要绕过它们。例如，如果输入是：

1.5323665

那么我希望输出是：

15323665

而不是 2 或 1，这是使用 round() 和 int() 得到的。

【问题讨论】：

int(str(your_number).replace(".", ""))
.25 应该产生什么？ 25 或 250 或 2500？为什么？如果该值是0.333333333333333314829616256247390992939472198486328125但打印为“0.3333333333333333”，如果结果是333333333333333314829616256247390992939472198486328125或3333333333333333？你想产生什么样的整数分布？

【解决方案1】：

将其转换为字符串并删除一个点：

int(str(x).replace('.', ''))

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以先把浮点数转换成字符串，然后去掉小数点再转换回int：

x = 1.5323665
n = int(str(x).replace(".", ""))

但是，这不适用于字符串表示默认为科学记数法的大数字。在这种情况下，您可以使用字符串格式：

n = int(f"{x:f}".replace(".", ""))

这仅适用于最多 6 个小数位，对于较大的数字，您必须使用 {number: .p} 语法自行决定精度，其中 p 是精度：

n = int(f"{1.234567891:.10f}".replace(".", ""))

【讨论】：

【解决方案3】：

x = 1.5323665
y= int (x)
z= str(x-y)[2:]
o = int(len(z))
print(int(x*10**o))

它将返回 15323665

【讨论】：

【解决方案4】：

与其创建自己的伪随机引擎，它几乎肯定不会有一个好的density distribution，特别是如果你以这种方式强制浮点数为整数，强烈考虑使用内置库来处理你所追求的范围！

更具体地说，如果您没有良好的分布，您的数据可能会出现极端或无法解释的偏差（尤其是值倾向于某个共同值）

如果您将数据绘制成图表，您可能能够观察到这一点，这可能是理解它的好方法！

看看内置的random 库，它提供了一个整数范围函数，方便您使用

import random
result = random.randint(lowest_int, highest_int)

【讨论】：