מדריך המרה קלה – תהיו בצד הנכון של השינוי

פרסומת
MAGNEZIX מגנזיקס


הבנת סוגי נתונים של Python

בפייתון, סוגי מידע הם חיוניים כי הם אומרים למתורגמן כיצד לטפל בנתונים שאתה עובד איתם. ל ערכים מספרייםPython מספק מספר סוגי נתונים מובנים:

פרסומת
  • מספרים שלמים (int): אלו הם מספרים שלמים ללא חלק שבר, חיובי או שלילי. לדוגמה, -3, 0, 42.
  • מספרים עשרוניים (float): הם מייצגים מספרים ממשיים ויכולים לכלול נקודה עשרונית או להיכתב סימון מדעי. לדוגמה, 3.14, -0.001, 2e2 אשר מייצג 2 * 10^2.
  • מספרים מסובכים (complex): אלה כוללים חלק אמיתי ודמיוני, כגון 3 + 4j.

בואו נסתכל כיצד אתה מטפל בסוגים אלה ב-Python:

integer_value = 10
float_value = 20.5
scientific_float = 3.15e-2 # This is 0.0315 in decimal.
complex_value = 1 + 2j

כשאתה מתמודד עם ערכים מספרייםPython תומך גם ב:

  • בוליאנית (bool): מייצג True אוֹ False והוא לרוב תוצאה של השוואות או תנאים.
  • ערכים עשרוניים (decimal.Decimal): מציע מספר נקודה עשרונית קבועה, חשוב לחישובים פיננסיים כדי למנוע שגיאות עיגול שאתה עשוי לקבל עם float.

תזכור את זה מתי המרת מחרוזות למספרים, אתה משתמש בפונקציות כמו int() אוֹ float(). עבור מחרוזות מספריות בסימון מדעי, float() מטפל בצורה חלקה בהמרה:

scientific_notation_string = "9.8e3"
convert_to_float = float(scientific_notation_string) # now it's 9800.0 as a float.

הבנת הסוגים הללו וההמרות ביניהם תהיה בעלת ערך רב ככל שתמשיך לחקור את Python!

עבודה עם Floats ב-Python

ב-Python, טיפול מספרים עשרוניים היא משימה שתיתקל בה לעתים קרובות. המספרים הללו, הנקראים בפשטות 'צפים', הם ייצוג של מספרים ממשיים ומכילים א נקודה עשרונית שיכול לחלק את המספר לחלק שלם וחלק שברי.

ל להמיר מחרוזת לצוף ב-Python, אתה יכול להשתמש במובנה float() פוּנקצִיָה:

your_number = "123.456"
your_float = float(your_number)

מקובל להיתקל במצופים המתבטאים ב סימון מדעי, במיוחד כאשר עוסקים במספרים גדולים מאוד או זעירים. ל פוּרמָט צפים אלה כמחרוזת, Python מספק את format() פונקציה, המאפשרת לך לשלוט ב דיוק ומראה הציפה שלך:

formatted_string = format(your_float, '.2f')

בדוגמה זו, .2f מציין שיש להמיר את ה-float למחרוזת עם שני תווים אחרי ה- נקודה עשרונית.

כאשר אתה עוסק ישירות בסימונים מדעיים, format_float_scientific מספריית NumPy שימושי ביותר. פונקציה זו מאפשרת לך לייצג את הציפה שלך בסימון מדעי בצורה תמציתית:

import numpy as np
scientific_string = np.format_float_scientific(your_float, precision=2)

זכור, כשאתה עובד עם צף אל חוט עיצוב ב-Python, כדי להיות מודע ל דיוק אתה קובע, מכיוון שזה משפיע על דיוק התוצאות שלך. זה חיוני לאזן בין הצורך בדייקנות לבין קריאות ורלוונטיות ליישום שלך.

יסודות ההמרה: מחרוזות לצפים

ב-Python, המרת מחרוזות ל-floats היא פעולה נפוצה, במיוחד כאשר עוסקים במספרים בתווים מדעיים. אם יש לך מחרוזת המייצגת מספר בסימון מדעי, כמו '1.23e-4'אתה יכול להמיר זה לצוף באמצעות המובנה float() פוּנקצִיָה.

your_string = '1.23e-4'
your_float = float(your_string)

עיצוב צף ניתן גם לעשות עם str.format(). אולי אתה צריך לדכא סימון מדעי כדי להפוך את המספר לקריאה יותר. לדוגמה, '{:f}'.format(your_float) יציג את המספר כצף רגיל במקום בסימון מדעי.

  • סימון מדעי לצוף:
    • קֶלֶט: '1.23e-4'
    • הֲמָרָה: float('1.23e-4')
    • תְפוּקָה: 0.000123
  • דיכוי סימון מדעי:
    • קוד: str.format('{:f}', your_float)
    • תְפוּקָה: '0.000123'

בעת ההמרה, אתה עלול להיתקל במספרים שכן ייחודי בייצוג, כגון מספרים גדולים מאוד או קטנים מאוד. Python מטפל באלה היטב, אך תמיד ודא שהמחרוזת שלך מעוצבת בצורה נכונה כדי למנוע שגיאות.

זכור לכלול את 'e' אוֹ 'E' בעת הגדרת מחרוזת התווים המדעיים שלך. בלי זה, פייתון לא יבין שאתה מבטא מספר בסימון מדעי. המרת המיתרים שלך כהלכה מאפשרת לך לבצע פעולות מתמטיות בצורה מדויקת עם מצופים.

סימון מדעי והמרת ציפה

התמודדות עם סימון מדעי ב-Python היא משימה נפוצה, במיוחד כאשר אתה עובד עם מערכי נתונים גדולים או מספרים בסדרי גודל שונים. המרת סימונים אלה ל ערכים צפים דורש להבין כיצד Python מטפל בתווים מדעיים ובאפשרויות העיצוב שלו.

הדפסת סימון מדעי

ל להדפיס מספר בסימון מדעי ב- Python, אתה יכול להשתמש ב- format() פונקציה או ה שיטת עיצוב מחרוזת. לדוגמה:

number = 1234.5678
print(f"{number:e}")

זה יוציא את המספר בסימון מדעי (למשל, 1.234568e+03), הדגשת ה מַעֲרִיך וה כוח של 10.

NumPy וסימון מדעי

כשמשתמש NumPy, ספרייה פופולרית למחשוב נומרי, סימון מדעי בא לידי ביטוי לעתים קרובות, במיוחד עם סקלרים של נקודה צפה. ל להמיר סימון מדעי לצוף dtype ב-NumPy, אפשר להשתמש ב:

import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True)

זה יהיה לדכא סימון מדעימציג ערכים צפים כפי ש מישור עשרוניות בעת הדפסת מערך.

עוד על הסימון המדעי של NumPy

דיכוי סימון מדעי

בעוד ש-Python משתמש לעתים קרובות בסימונים מדעיים כברירת מחדל עבור ערכי ציפה גדולים או קטנים, אתה יכול לדכא זאת כדי להציג את העשרוני המלא. אתה יכול לעשות זאת על ידי הגדרת ה suppress פרמטר ל True בתוך NumPy's set_printoptions. ליישומים ויזואליים נוספים, כמו עם גרפים matplotlibאתה יכול להשתמש ב ticklabel_format סִגְנוֹן:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.ticklabel_format(style="plain")

דיוק ועגול

ניהול דיוק הוא חיוני בעת המרה בין סימון מדעי לצפים. Python מאפשר לך לציין את דיוק עם format():

pi = 3.141592653589793
print(f"{pi:.2f}")

זה ידפיס pi כפי ש 3.14, עיגול לשני מקומות עשרוניים. אותו מושג חל אם ברצונך לבטא מספרים בסימון מדעי עם מספר מסוים של exp_digitsהבטחת ה דיוק של דמויות משמעותיות:

print(f"{pi:.2e}")

זה יראה 3.14e+00שבו המספר מעוגל וה- exp_digits מציין שניים נתונים משמעותיים.

טיפול בנתונים עם פנדות

כשאתה עובד עם נתונים ב-Python, Pandas היא ספריית הבחירה שלך לטיפול יעיל ואינטואיטיבי בנתונים, במיוחד כאשר אתה צריך להמיר מחרוזות בסימון מדעי לצפים או לדרוש שליטה מדויקת על הנתונים המספריים שלך.

ייבוא ​​נתונים

כדי להתחיל לעבוד עם נתונים ב-Pandas, תחילה עליך לייבא את מערכי הנתונים שלך. למשל, א קובץ CSV המכיל סימון מדעי יכול להיטען לתוך פנדה DataFrame בקלות:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_data.csv')

תהליך פשוט זה מניח את הבסיס לטיפול נוסף בנתונים בתוך סביבת הפנדאס הרב-תכליתית.

סוגי נתונים של פנדה

ברגע שהנתונים מיובאים ל-DataFrame, הבנת סוגי הנתונים של Pandas, במיוחד עבור עמודות מספריות, היא חיונית. עמודות עם מספרים עשויות להניח אוטומטית א לָצוּף סוג נתונים, שיכול להוביל לסימון מדעי אם המספרים גדולים או קטנים. אתה יכול לשלוט או לבדוק את סוגי הנתונים באמצעות dtype:

print(df.dtypes)

מניפולציה של נתונים

שינוי ותפעול הנתונים שלך הוא היבט הליבה של Pandas. אם אתה צריך להמיר מחרוזות בסימון מדעי לייצוג צף סטנדרטי, Pandas מאפשר לך לדכא סימון מדעי על ידי התאמת פורמט התצוגה:

pd.options.display.float_format="{:.2f}".format

אתה יכול גם להמיר עמודות ישירות ואפילו מספרים עגולים למספר רצוי של מקומות עשרוניים, מה שנותן לך שליטה מדויקת על איך הנתונים שלך מופיעים:

df['your_column'] = df['your_column'].astype(float).round(2)

גישה זו מבטיחה שכאשר אתה מתמודד עם מספרים כמו עשרונים קטנים מאוד או מספרים שלמים גדולים, ה-DataFrame שלך ​​משקף ערכים ברורים ומובנים במבט חטוף.

עיצוב ופלט

בעת טיפול בערכי ציפה ב- Python, ייתכן שיהיה עליך לעבור בין הייצוג העשרוני לסימונים מדעיים לצורך בהירות או דיוק. בוא נחקור איך אתה יכול להשיג זאת באמצעות עיצוב מחרוזת.

עיצוב מותאם אישית

לעתים קרובות אתה נמצא במצב שבו אתה צריך שהערכים הצפים שלך יופיעו בפורמט מסוים. ניתן להשיג זאת באמצעות המובנה של Python format() פוּנקצִיָה. ל לדכא סימון מדעי ולהציג מספרים ב-a פורמט עשרוני רגילאתה עשוי להשתמש ב:

number = 0.000123
formatted_number = "{:.6f}".format(number)

זה יקבל פלט 0.000123, שהוא ערך צף המיוצג כמחרוזת עם שישה מקומות עשרוניים. מצד שני, כדי להציג את המספר ב סימון מדעיאתה יכול לעשות:

scientific_number = "{:e}".format(number)

אם אתה רוצה להגביל את מספר ספרות משמעותיותפשוט התאם את הוראת העיצוב:

two_digit_sn = "{:.2e}".format(number)

גרפים וייצוג חזותי

בתוך א מחברת Jupyter או א REPL סביבה, אתה יכול לדמיין נתונים באמצעות גרפים באמצעות matplotlib. כאשר מתווים ערכי ציפה גדולים או קטנים, ייתכן שתרצה להשתמש בסימון מדעי על הצירים כדי לשמור על קריא הגרף.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1e-3, 2e-3, 3e-3], [1e6, 2e6, 3e6])
plt.ticklabel_format(style="sci", axis="y", scilimits=(0,0))
plt.show()

קוד זה יפיק גרף עם ציר ה-y מעוצב בסימון מדעי. עכשיו, אם אתה צריך לדכא סימון מדעי על הגרפים שלך, אתה יכול לצבוט את ticklabel_format:

plt.ticklabel_format(useOffset=False, style="plain", axis="y")

זכור, עיצוב ערכי הציפה שלך או ציר הגרפים שלך בצורה יעילה יכול לשפר משמעותית את הקריאה והפרשנות של הנתונים שלך.

יישומים ומיומנויות מעשיות

כשאתה עובד עם תכנות פייתוןבמיוחד בתחומים כמו ניתוח נתונים או מחשוב מדעי, המרת מיתרים למצופים בתווים מדעיים היא מיומנות שהיא גם מעשית וגם הכרחית. לדעת איך לטפל ולהמיר אותם מחרוזות מאפשר לך לעבוד בצורה יעילה יותר עם…



קישור לכתבת המקור – 2024-01-19 22:37:50

Facebook
Twitter
LinkedIn
Telegram
WhatsApp
Email
פרסומת
MAGNEZIX מגנזיקס

עוד מתחומי האתר