在Python中将float转换为整数的最安全方法？

Python的math模块包含诸如floor＆的便捷函数ceil。这些函数采用浮点数，并在其下或上返回最接近的整数。但是，这些函数将答案作为浮点数返回。例如：

import math
f=math.floor(2.3)

现在f返回：

2.0

从该浮点数中获取整数而不冒取舍入错误风险的最安全方法是什么（例如，如果浮点数等于1.99999），或者我应该完全使用另一个函数？

可以用浮点数表示的所有整数均具有精确的表示形式。这样您就可以安全地使用int结果了。仅当您尝试使用非2的幂的分母来表示有理数时，才会出现不精确的表示。

这项工作一点都不小！IEEE浮点表示的一个属性是int∘floor=⌊⋅⌋，如果所讨论的数字的大小足够小，但是int（floor（2.3））可能为1的情况下，可能会有不同的表示形式。

要引用维基百科，

绝对值小于或等于2 ^24的任何整数都可以用单精度格式准确表示，绝对值小于或等于2 ^53的任何整数都可以用双精度格式准确表示。

使用int(your non integer number)将打钉。

print int(2.3) # "2"
print int(math.sqrt(5)) # "2"

您可以使用舍入功能。如果您不使用第二个参数（有效数字位数），那么我认为您将获得想要的行为。

空闲输出。

>>> round(2.99999999999)
3
>>> round(2.6)
3
>>> round(2.5)
3
>>> round(2.4)
2

结合之前的两个结果，我们得到：

int(round(some_float))

这可以相当可靠地将浮点数转换为整数。

这项工作一点都不小！IEEE浮点表示的一个属性是int∘floor=⌊⋅⌋，如果所讨论的数字的大小足够小，但是int（floor（2.3））可能为1的情况下，可能会有不同的表示形式。

这篇文章解释了为什么它可以在这个范围内工作。

在double中，您可以毫无问题地表示32位整数。有不能是任何四舍五入问题。更精确地，双精度数可以表示2 ⁵³和-2 ⁵³之间（包括2 ⁵³和-2 ^53）的所有整数。

简短说明：一个double最多可以存储53个二进制数字。当您需要更多时，该数字将在右边填充零。

由此可见，53个数字是无需填充即可存储的最大数字。自然，所有需要较少数字的（整数）数字都可以准确存储。

将111加1（省略）111（53个）将产生100 ... 000，（53个零）。众所周知，我们可以存储53位数字，即最右边的零填充。

这是2 ^53的来源。

详细信息：我们需要考虑IEEE-754浮点如何工作。

  1 bit    11 / 8     52 / 23      # bits double/single precision
[ sign |  exponent | mantissa ]

然后，该数字的计算方式如下（不包括此处无关的特殊情况）：

-1 ^号 ×1.尾数×2 ^{指数-偏差}

其中偏压= 2 ^{指数- 1} 1 -分别，即，1023和127，用于双/单精度。

明知乘以2 ^X根本改变所有位X位的左侧，可以很容易地看到，任何整数必须具备的所有位尾数为此右上小数点零。

除零以外的任何整数都具有以下二进制形式：

1x ... x，其中x -es表示MSB右侧的位（最高有效位）。

因为我们排除了零，所以总会有一个MSB为1，这就是为什么不存储它的原因。要存储整数，我们必须将其转换为上述形式：-1 ^符号 ×1.尾数×2 ^指数偏差。

就是说，将这些位移到小数点后直到只有MSB朝MSB的左侧移动。然后，小数点右边的所有位都存储在尾数中。

由此可见，除MSB外，我们最多可以存储52个二进制数字。

因此，显式存储所有位的最高编号为

111(omitted)111.   that's 53 ones (52 + implicit 1) in the case of doubles.

为此，我们需要设置指数，以使小数点后移52位。如果我们将指数增加一，我们将无法知道小数点后左边的数字。

111(omitted)111x.

按照惯例，它是0。将整个尾数设置为零，我们收到以下数字：

100(omitted)00x. = 100(omitted)000.

这是一个1，后跟53个零，已存储52个，并且由于指数而加了1。

它代表2 ⁵³，它标志着我们可以准确表示所有整数的边界（负向和正向）。如果要将1加到2 ⁵³，则必须将隐式零（由表示x）设置为1，但这是不可能的。

math.floor将始终返回整数，因此int(math.floor(some_float))永远不会引入舍入错误。

但是，舍入错误可能已经引入了math.floor(some_large_float)，或者甚至当首先将大量存储在float中时也已引入。（存储在浮点数中的大数字可能会失去精度。）

如果需要将字符串float转换为int，则可以使用此方法。

例如：'38.0'到38

为了将其转换为int，可以将其转换为float，然后转换为int。这也适用于浮点字符串或整数字符串。

>>> int(float('38.0'))
38
>>> int(float('38'))
38

注意：这将删除小数点后的所有数字。

>>> int(float('38.2'))
38

另一个代码示例使用变量将实数/浮点数转换为整数。“ vel”是一个实数/浮点数，并转换为第二高的整数“ newvel”。

import arcpy.math, os, sys, arcpy.da
.
.
with arcpy.da.SearchCursor(densifybkp,[floseg,vel,Length]) as cursor:
 for row in cursor:
    curvel = float(row[1])
    newvel = int(math.ceil(curvel))

由于您要求的是“最安全”的方式，因此我将提供除最佳答案之外的另一个答案。

确保您不损失任何精度的一种简单方法是检查转换后的值是否相等。

if int(some_value) == some_value:
     some_value = int(some_value)

例如，如果float为1.0，则1.0等于1。因此将执行向int的转换。如果float为1.1，则int（1.1）等于1，并且1.1！=1。因此，该值将保持为float值，并且不会损失任何精度。

df ['Column_Name'] = df ['Column_Name']。astype（int）