programming python

Hướng dẫn decrease by percentage python - giảm theo phần trăm python

Trong Python [theo đề xuất của @sahasrara62 trong các bình luận]

Nội dung chính ShowShow

Tính tỷ lệ phần trăm trong Python #
Làm thế nào để bạn tìm thấy tỷ lệ phần trăm tăng hoặc giảm trong Python?
Có chức năng phần trăm trong Python không?
Làm thế nào để bạn viết tỷ lệ phần trăm trong Python?
Làm thế nào để bạn tính toán tỷ lệ phần trăm của từng phần tử trong danh sách Python?

ages = [20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 13.4, 140.9]

changes = []
for x1, x2 in zip[ages[:-1], ages[1:]]:
    try:
        pct = [x2 - x1] * 100 / x1
    except ZeroDivisionError:
        pct = None
    changes.append[pct]

# [50.2463054187192,
#  -33.44262295081967,
#  124.13793103448275,
#  11.208791208791212,
#  -41.699604743083,
#  -54.576271186440685,
#  951.4925373134328]

Sử dụng Numpy

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

Sử dụng gấu trúc

import pandas as pd

ages = pd.Series[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                  13.4, 140.9]]
changes = ages.pct_change[] * 100

# 0           NaN
# 1     50.246305
# 2    -33.442623
# 3    124.137931
# 4     11.208791
# 5    -41.699605
# 6    -54.576271
# 7    951.492537
# dtype: float64

Tính tỷ lệ phần trăm trong Python #

Làm thế nào để bạn tìm thấy tỷ lệ phần trăm tăng hoặc giảm trong Python?

Có chức năng phần trăm trong Python không?
Làm thế nào để bạn viết tỷ lệ phần trăm trong Python?
Làm thế nào để bạn tính toán tỷ lệ phần trăm của từng phần tử trong danh sách Python?

Copied!
def is_what_percent_of[num_a, num_b]:
    return [num_a / num_b] * 100


print[is_what_percent_of[25, 75]]  # 👉️ 33.33
print[is_what_percent_of[15, 93]]  # 👉️ 16.12903..
print[round[is_what_percent_of[15, 93], 2]]  # 👉️ 16.13

# --------------------------------------------------


def get_percentage_increase[num_a, num_b]:
    return [[num_a - num_b] / num_b] * 100


print[get_percentage_increase[60, 30]]  # 👉️ 100.0
print[get_percentage_increase[40, 100]]  # 👉️ -60.0

# --------------------------------------------------


def get_remainder[num_a, num_b]:
    return num_a % num_b


print[get_remainder[50, 15]]  # 👉️ 5
print[get_remainder[50, 20]]  # 👉️ 10

Sử dụng Numpy

Sử dụng gấu trúc

Để tính tỷ lệ phần trăm trong Python:

Sử dụng toán tử phân chia

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

2 để chia một số cho một số khác.

Nhân số chỉ số với

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

3 để có được tỷ lệ phần trăm.

Kết quả cho thấy bao nhiêu phần trăm số đầu tiên của số thứ hai.Hàm đầu tiên mất 2 số và trả về phần trăm số đầu tiên của số thứ hai.

Ví dụ,

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

4 cho thấy

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

5 là

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

6 của

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

Khi tính toán tỷ lệ phần trăm, bạn có thể cần làm tròn đến một số chữ số cụ thể sau thập phân. Hàm vòng lấy 2 tham số sau:

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

Tên

Sự mô tả

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

con số đến vòng đến độ chính xác

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

9 sau thập phân

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

Số chữ số sau số thập phân Số lượng nên có sau khi hoạt động [tùy chọn]

Hàm

import pandas as pd

ages = pd.Series[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                  13.4, 140.9]]
changes = ages.pct_change[] * 100

# 0           NaN
# 1     50.246305
# 2    -33.442623
# 3    124.137931
# 4     11.208791
# 5    -41.699605
# 6    -54.576271
# 7    951.492537
# dtype: float64

1 trả về số được làm tròn đến độ chính xác của

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

9 sau điểm thập phân.

Nếu

import pandas as pd

ages = pd.Series[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                  13.4, 140.9]]
changes = ages.pct_change[] * 100

# 0           NaN
# 1     50.246305
# 2    -33.442623
# 3    124.137931
# 4     11.208791
# 5    -41.699605
# 6    -54.576271
# 7    951.492537
# dtype: float64

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

9 bị bỏ qua, hàm trả về số nguyên gần nhất.

Lưu ý rằng nếu bạn cố gắng chia cho

import pandas as pd

ages = pd.Series[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                  13.4, 140.9]]
changes = ages.pct_change[] * 100

# 0           NaN
# 1     50.246305
# 2    -33.442623
# 3    124.137931
# 4     11.208791
# 5    -41.699605
# 6    -54.576271
# 7    951.492537
# dtype: float64

4, bạn sẽ nhận được

import pandas as pd

ages = pd.Series[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                  13.4, 140.9]]
changes = ages.pct_change[] * 100

# 0           NaN
# 1     50.246305
# 2    -33.442623
# 3    124.137931
# 4     11.208791
# 5    -41.699605
# 6    -54.576271
# 7    951.492537
# dtype: float64

Nếu bạn cần xử lý việc này theo bất kỳ cách nào, hãy sử dụng khối

import pandas as pd

ages = pd.Series[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                  13.4, 140.9]]
changes = ages.pct_change[] * 100

# 0           NaN
# 1     50.246305
# 2    -33.442623
# 3    124.137931
# 4     11.208791
# 5    -41.699605
# 6    -54.576271
# 7    951.492537
# dtype: float64

6 để xử lý lỗi.

import pandas as pd

ages = pd.Series[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                  13.4, 140.9]]
changes = ages.pct_change[] * 100

# 0           NaN
# 1     50.246305
# 2    -33.442623
# 3    124.137931
# 4     11.208791
# 5    -41.699605
# 6    -54.576271
# 7    951.492537
# dtype: float64

Copied!
def is_what_percent_of[num_a, num_b]:
    return [num_a / num_b] * 100


print[is_what_percent_of[25, 75]]  # 👉️ 33.33
print[is_what_percent_of[15, 93]]  # 👉️ 16.12903..
print[round[is_what_percent_of[15, 93], 2]]  # 👉️ 16.13

# --------------------------------------------------


def get_percentage_increase[num_a, num_b]:
    return [[num_a - num_b] / num_b] * 100


print[get_percentage_increase[60, 30]]  # 👉️ 100.0
print[get_percentage_increase[40, 100]]  # 👉️ -60.0

# --------------------------------------------------


def get_remainder[num_a, num_b]:
    return num_a % num_b


print[get_remainder[50, 15]]  # 👉️ 5
print[get_remainder[50, 20]]  # 👉️ 10

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

Hàm thứ hai cho thấy làm thế nào để có được phần trăm tăng / giảm giữa hai số.

Ví dụ đầu tiên cho thấy tỷ lệ phần trăm tăng từ

import pandas as pd

ages = pd.Series[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                  13.4, 140.9]]
changes = ages.pct_change[] * 100

# 0           NaN
# 1     50.246305
# 2    -33.442623
# 3    124.137931
# 4     11.208791
# 5    -41.699605
# 6    -54.576271
# 7    951.492537
# dtype: float64

7 lên

import pandas as pd

ages = pd.Series[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                  13.4, 140.9]]
changes = ages.pct_change[] * 100

# 0           NaN
# 1     50.246305
# 2    -33.442623
# 3    124.137931
# 4     11.208791
# 5    -41.699605
# 6    -54.576271
# 7    951.492537
# dtype: float64

8 là

import pandas as pd

ages = pd.Series[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                  13.4, 140.9]]
changes = ages.pct_change[] * 100

# 0           NaN
# 1     50.246305
# 2    -33.442623
# 3    124.137931
# 4     11.208791
# 5    -41.699605
# 6    -54.576271
# 7    951.492537
# dtype: float64

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

Và ví dụ thứ hai cho thấy tỷ lệ phần trăm tăng từ

Copied!
def is_what_percent_of[num_a, num_b]:
    return [num_a / num_b] * 100


print[is_what_percent_of[25, 75]]  # 👉️ 33.33
print[is_what_percent_of[15, 93]]  # 👉️ 16.12903..
print[round[is_what_percent_of[15, 93], 2]]  # 👉️ 16.13

# --------------------------------------------------


def get_percentage_increase[num_a, num_b]:
    return [[num_a - num_b] / num_b] * 100


print[get_percentage_increase[60, 30]]  # 👉️ 100.0
print[get_percentage_increase[40, 100]]  # 👉️ -60.0

# --------------------------------------------------


def get_remainder[num_a, num_b]:
    return num_a % num_b


print[get_remainder[50, 15]]  # 👉️ 5
print[get_remainder[50, 20]]  # 👉️ 10

0 lên

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

3 là

Copied!
def is_what_percent_of[num_a, num_b]:
    return [num_a / num_b] * 100


print[is_what_percent_of[25, 75]]  # 👉️ 33.33
print[is_what_percent_of[15, 93]]  # 👉️ 16.12903..
print[round[is_what_percent_of[15, 93], 2]]  # 👉️ 16.13

# --------------------------------------------------


def get_percentage_increase[num_a, num_b]:
    return [[num_a - num_b] / num_b] * 100


print[get_percentage_increase[60, 30]]  # 👉️ 100.0
print[get_percentage_increase[40, 100]]  # 👉️ -60.0

# --------------------------------------------------


def get_remainder[num_a, num_b]:
    return num_a % num_b


print[get_remainder[50, 15]]  # 👉️ 5
print[get_remainder[50, 20]]  # 👉️ 10

Nếu bạn luôn cần có một số dương, hãy sử dụng hàm

Copied!
def is_what_percent_of[num_a, num_b]:
    return [num_a / num_b] * 100


print[is_what_percent_of[25, 75]]  # 👉️ 33.33
print[is_what_percent_of[15, 93]]  # 👉️ 16.12903..
print[round[is_what_percent_of[15, 93], 2]]  # 👉️ 16.13

# --------------------------------------------------


def get_percentage_increase[num_a, num_b]:
    return [[num_a - num_b] / num_b] * 100


print[get_percentage_increase[60, 30]]  # 👉️ 100.0
print[get_percentage_increase[40, 100]]  # 👉️ -60.0

# --------------------------------------------------


def get_remainder[num_a, num_b]:
    return num_a % num_b


print[get_remainder[50, 15]]  # 👉️ 5
print[get_remainder[50, 20]]  # 👉️ 10

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

Hàm ABS trả về giá trị tuyệt đối của một số. Nói cách khác, nếu số là dương, số được trả về và nếu số là âm, thì phủ định của số được trả về.

import numpy as np

ages = np.array[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                 13.4, 140.9]]
diff = ages[1:] - ages[:-1]
changes = diff / ages[1:] * 100

# [ 50.24630542 -33.44262295 124.13793103  11.20879121
#  -41.69960474 -54.57627119 951.49253731]

Bằng cách này, chúng tôi luôn được đảm bảo để có được một số dương khi tính toán sự khác biệt về tỷ lệ phần trăm giữa hai số.

Bạn cũng có thể cần xử lý bộ phận theo trường hợp bằng không.

Nếu chúng tôi gặp lỗi

Làm thế nào để bạn tìm thấy tỷ lệ phần trăm tăng hoặc giảm trong Python?

import pandas as pd

ages = pd.Series[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                  13.4, 140.9]]
changes = ages.pct_change[] * 100

# 0           NaN
# 1     50.246305
# 2    -33.442623
# 3    124.137931
# 4     11.208791
# 5    -41.699605
# 6    -54.576271
# 7    951.492537
# dtype: float64

5, chúng tôi sẽ trả về Infinity, tuy nhiên bạn có thể xử lý lỗi theo bất kỳ cách nào khác phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn. Multiply the quotient by 100 to get the percentage. The result shows what percent the first number is of the second.

Có chức năng phần trăm trong Python không?

Hàm thứ ba trong mẫu mã sử dụng toán tử modulo , but it is trivial to implement on your own. In practice in computing, percentages are not nearly as useful as a modulo, so no language that I can think of implements one.

Làm thế nào để bạn viết tỷ lệ phần trăm trong Python?

Toán tử modulo [%] trả về phần còn lại từ sự phân chia giá trị thứ nhất cho phần thứ hai..

Nếu giá trị ở phía bên phải bằng không, toán tử sẽ tăng ngoại lệ

import pandas as pd

ages = pd.Series[[20.3, 30.5, 20.3, 45.5, 50.6, 29.5, 
                  13.4, 140.9]]
changes = ages.pct_change[] * 100

# 0           NaN
# 1     50.246305
# 2    -33.442623
# 3    124.137931
# 4     11.208791
# 5    -41.699605
# 6    -54.576271
# 7    951.492537
# dtype: float64

print[percentage].

Làm thế nào để bạn tính toán tỷ lệ phần trăm của từng phần tử trong danh sách Python?

Sử dụng Numpyconstruct positive elements list using list comprehension and then compute the length of lists using len[], both lengths are divided and multiplied by 100 to get percentage count.

Tính tỷ lệ phần trăm trong Python #

Làm thế nào để bạn tìm thấy tỷ lệ phần trăm tăng hoặc giảm trong Python?

Có chức năng phần trăm trong Python không?

Làm thế nào để bạn viết tỷ lệ phần trăm trong Python?

Làm thế nào để bạn tính toán tỷ lệ phần trăm của từng phần tử trong danh sách Python?

Bài Viết Liên Quan

Toplist mới

Bài mới nhất

Chủ Đề