在python中使用大型索引(numpy或list)

Question

我经常需要输入大整数来索引和创建numpy数组，例如3500000或250000。通常，我会使用科学符号3.5e6或.25e6之类的方式输入这些内容。这样做更快，也更不可能出现错误。

不幸的是，python需要整数数据类型来进行索引。显而易见的解决方案是转换数据类型。因此，[5e5:1e6]变成了[int(5e5):int(1e6)]，但是这降低了可读性，并且要输入的时间要长一些。更不用说，在索引操作在list或numpy.ndarray上失败之前，很容易忘记索引的数据类型。

是否有一种让numpy或python将大浮点数解释为整数的方法，还是在python中创建大整数的简单方法？

Answer 1

在一条评论中，您考虑让e5 = 10**5像在35*e5中一样使用，遗憾的是它不支持3.5*e6。这里有一个黑客可以做到：

class E:
    def __init__(self, e):
        self.val = 10**e
    def __rmul__(self, x):
        return int(x * self.val)

演示：

>>> e6 = E(6)
>>> 3.5*e6
3500000

虽然由于浮标是有损耗的，但这可能会导致轻微的不准确，例如：

>>> 0.1251*e6
125099

下面是一个更好的方法，构建文字'0.1251e6'并对其进行评估：

class E:
    def __init__(self, e):
        self.e = e
    def __rmul__(self, x):
        return int(float('%se%d' % (x, self.e)))

演示：

>>> e6 = E(6)
>>> 0.1251*e6
125100

Answer 2

如果您担心零位数的错误，请尝试下划线。

>>> 3_500_000
3500000

Answer 3

我的廉价解决方案是在适当的范围内创建一个助手函数。

def e(coeff, exponent):
    return int (coeff * 10 ** exponent)
np_array[e(3.5,6)] # use like this

但是这个更便宜的答案可能会导致舍入错误，在适当的范围内为int创建别名是简单而干净的解决方案。

e=int # in proper scope