数値を整数と小数に分割する

整数部分と小数部分などの1234.56782つの部分に数値を分割するPythonの方法はあり(1234, 0.5678)ますか？

使用math.modf：

import math
x = 1234.5678
math.modf(x) # (0.5678000000000338, 1234.0)

あまり有名ではない組み込み関数を使用できます。divmod：

>>> s = 1234.5678
>>> i, d = divmod(s, 1)
>>> i
1234.0
>>> d
0.5678000000000338

>>> a = 147.234
>>> a % 1
0.23400000000000887
>>> a // 1
147.0
>>>

整数部分をfloatではなく整数として使用する場合は、int(a//1)代わりにを使用します。1つのパッセージでタプルを取得するには：(int(a//1), a%1)

編集：浮動小数点数の小数部分は概算であることに注意してください。したがって、人間のように表現したい場合は、小数ライブラリを使用する必要があります。

intpart,decimalpart = int(value),value-int(value)

正の数で機能します。

このバリアントにより、必要な精度を得ることができます。

>>> a = 1234.5678
>>> (lambda x, y: (int(x), int(x*y) % y/y))(a, 1e0)
(1234, 0.0)
>>> (lambda x, y: (int(x), int(x*y) % y/y))(a, 1e1)
(1234, 0.5)
>>> (lambda x, y: (int(x), int(x*y) % y/y))(a, 1e15)
(1234, 0.5678)

これも私のために働きます

>>> val_int = int(a)
>>> val_fract = a - val_int

これは私がそれをする方法です：

num = 123.456
split_num = str(num).split('.')
int_part = int(split_num[0])
decimal_part = int(split_num[1])

NumPyを使用してもかまわない場合は、次のようにします。

In [319]: real = np.array([1234.5678])

In [327]: integ, deci = int(np.floor(real)), np.asscalar(real % 1)

In [328]: integ, deci
Out[328]: (1234, 0.5678000000000338)

精度（ビットオーバーフロー）と速度を損なうことなく、正の数と負の数を整数と分数に分割できる2つのステートメントを考え出しました。

x = 100.1323 # A number to be divided into integers and fractions

# The two statement to divided a number into integers and fractions
i = int(x) # A positive or negative integer
f = (x*1e17-i*1e17)/1e17 # A positive or negative fraction

例100.1323-> 100、0.1323または-100.1323-> -100、-0.1323

スピードテスト

パフォーマンステストでは、2つのステートメントがmath.modf独自の関数またはメソッドに組み込まれていない限り、より高速であることが示されています。

test.py：

#!/usr/bin/env python
import math
import cProfile

""" Get the performance of both statements and math.modf. """

X = -100.1323 # The number to be divided into integers and fractions
LOOPS = range(5*10**6) # Number of loops

def scenario_a():
    """ The integers (i) and the fractions (f)
        come out as integer and float. """
    for _ in LOOPS:
        i = int(X) # -100
        f = (X*1e17-i*1e17)/1e17 # -0.1323

def scenario_b():
    """ The integers (i) and the fractions (f)
        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 scenario_c():
    """ Performance test of the statements in a function. """
    def modf(x):
        i = int(x)
        return i, (x*1e17-i*1e17)/1e17

    for _ in LOOPS:
        i, f = modf(X) # (-100, -0.1323)

def scenario_d():
    for _ in LOOPS:
        f, i = math.modf(X) # (-100.0, -0.13230000000000075)

def scenario_e():
    """ Convert the integer part to real integer. """
    for _ in LOOPS:
        f, i = math.modf(X) # (-100.0, -0.13230000000000075)
        i = int(i) # -100

if __name__ == '__main__':
    cProfile.run('scenario_a()')
    cProfile.run('scenario_b()')
    cProfile.run('scenario_c()')
    cProfile.run('scenario_d()')
    cProfile.run('scenario_e()')

出力：

         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 test.py:10(scenario_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 test.py:18(scenario_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 test.py:27(scenario_c)
  5000000    1.536    0.000    1.536    0.000 test.py:31(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 test.py:38(scenario_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 test.py:42(scenario_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}

注意：

このステートメントはモジュロを使用すると高速になりますが、モジュロを使用して負の数を整数部分と分数部分に分割することはできません。

i, f = int(x), x*1e17%1e17/1e17 # x can not be negative