如何在 Python 中索引浮点值？答案

【问题标题】：How do you index a float value in Python?如何在 Python 中索引浮点值？
【发布时间】：2014-09-18 17:43:28
【问题描述】：

只是寻找一个问题的答案，似乎没有多少谷歌搜索可以解决。

如果..

a = 1.23

我希望能够取 1 并乘以这个数字但保留 .23

这怎么可能？？

提前致谢！

【问题讨论】：

为什么称这个操作为“索引”？听起来您正在考虑选择和操作数字的部分字符串表示形式。如果是这样，您将希望停止从文本的角度考虑数字并开始考虑数字运算。在这里，您似乎想要向下舍入或向零舍入。
splitting a number into the integer and decimal parts in python 的可能重复项
你的实际问题很hard to detect。

标签： python indexing

【解决方案1】：

在对 munkhd 的回答中，您说：

我希望能够以小时的形式输入一个值，然后将它们转换为分钟。因此，如果它是 1.20，我会将 1 乘以 60，然后再加上 20。我相信一定有一个更简单的方法:)

因此，您的程序将收到 1.20 作为字符串。所以你可以在上面使用字符串方法，例如

>>> dotted_time = '1.20'
>>> h, m = [int(s) for s in dotted_time.split('.')]
>>> print h, m
1 20
>>> minutes = 60*h + m
>>> hours = minutes / 60.0
>>> print minutes, hours
80 1.33333333333

或者，您可以使用colon_time = dotted_time.replace('.', ':')； colon_time 采用标准时间函数可以为您理解和操作的格式。这可能是更明智的方法，如果您想处理像 '1.20.30' 这样的秒数，.replace('.', ':') 将转换为 '1:20:30'，它可以轻松应对。

【讨论】：

辛苦了，发现cmets中的实际问题；) (+1)

【解决方案2】：

您不能像这样索引浮点数。这不是一个集合。有关浮点数如何工作的更多信息，请阅读http://docs.oracle.com/cd/E19957-01/806-3568/ncg_goldberg.html

数学库为您提供了一种方法来获取包含数字的两个部分的元组

>>> import math
>>> a = 1.23
>>> math.modf(a)
(0.22999999999999998, 1.0)

由于浮点数的表示方式，这并不准确，但该值在 1e-17 的数量级上。

当然，这也总是可能的......

>>> map(int, str(a).split('.'))
[1, 23]

【讨论】：

这看起来就是我要找的东西。准确地解释我在做什么。我希望能够以小时为单位输入一个值，然后将它们转换为分钟。因此，如果它是 1.20，我会将 1 乘以 60，然后加 20。我相信一定有一个更简单的方法 :) 对格式感到抱歉，这只是我的第二个问题，我正在努力掌握该网站。跨度>
如果您使用时间，您应该绝对使用时间模块，而不是试图将浮点数强制转换为奇怪的时间表示。
如果你想要计算时间，你应该使用为此设计的 timedelta 对象。 '导入日期时间为 dt; dt.timedelta(hours=1, minutes=20).seconds // 60`

【解决方案3】：

int() 是您要查找的内容：

In [39]: a = 1.23

In [40]: int(a)
Out[40]: 1

In [41]: a
Out[41]: 1.23

【讨论】：

>>> a-int(a) 0.22999999999999998 ，它确实四舍五入到 0.23
我认为他想要的东西更像 (somefloat.integerpart * N + somefloat.fractionalpart)。前任。当你假乘以 6 时，1.23 变为 6.23。

【解决方案4】：

除了PM 2Ring's answer 似乎解决了您的实际问题^[1]，您当然可以“索引浮点数”，当然在将其转换为字符串之后，但请注意准确性有限。所以使用内置的round 函数来定义您的解决方案所需的精度：

s = str(round(a, 2)) # round a to two digits

现在，您可以对它应用所有想要的字符串函数。之后，您可能需要将结果转换回 float 或 int ...

^[1] 其他人已经提出了这样的建议：在使用像 python 这样的高级语言处理像 time 这样的常见模型时，期望得到reliable solutions that are already there的支持。

【讨论】：