Как сделать чтобы функция перебирала только целочисленные значения x?

Question

[Олег Петров]

Есть функция, которая считается по формуле.
Затем я передаю результат функции в функцию differential_evolution.
Но в перебор попадают значения наподобие 3.23343343.
Как мне сделать чтобы в функцию differential_evolution попадали только целочисленные значения?

from scipy.optimize import differential_evolution
import numpy as np
def function2(x):
    res = x[0] * x[1]
    if res < 100:
        with open("генетика.csv", "a") as f:
            f.write(str(x))
            f.write('\t')
            f.write(str(res))
            f.write('\n')
    return res
bounds = [(-5, 5),(-10, 10)]
result = differential_evolution(function2, bounds)
result.x, result.fun
print(result.x, result.fun)

Я нашел функцию по проверке на целое число.
Но когда подставляю ее в мою функцию, то differential_evolution выдает ошибку, так как функция не возвращает никакого значения,если я туда подаю не целое число.
Как грамотно задать, чтобы в мою функцию попадали только целые числа?
Или придется менять саму функцию differential_evolution? Она огромная -700 строк и я ее боюсь =)

def is_int(x):
    temp = str(x)  # конвертируем в str для проверок

    i = 0  # счетчик
    while i < len(temp):
        if temp[i] == '.':  # проверяем является ли целым / узнаем индекс нуля

            while i + 1 < len(temp):  # пробегаемся по индексам после "."
                if temp[i + 1] != '0':  # если после "." не ноль - не Int
                    return False
                i += 1
            else:
                return True
        i += 1
    else:
        return True  # если "." нет - следовательно Int

Comments

[javedimka]

Интересно, а автор функции проверки знает, что у float есть метод .is_integer() ?

[Andrey Dugin]

javedimka, это круто) Пойду, пожалуй, перечитаю доки по числам...

[Олег Петров]

javedimka, В целом даже не важно какой метод использовать.
У меня вопрос как сделать, чтобы вторая функция, которая подставляет любые x в мою функцию function2(x) не вылетала с ошибкой.
Так как если я делаю такую проверку у себя в функции, то она не выдает никакого результата в случае нецелого числа и вторая функция не может продолжить перебор.

[Andrey Dugin]

Олег Петров,

data = [1.0, 1.23, 2.0, 2.71, 3.0, 3.14]
for x in filter(float.is_integer, data):
    function2(x)

Причём внутри function2() проверка уже не нужна.

Answer 1

[Andrey Dugin]

Для случаев вида x = 1.0:

if int(x) == x:
    ...

Потому что:
assert int(1.0) == 1.0
Можно ещё так, но это будет работать только для истинно целых чисел (int, а не float):

if type(x) is int:
    ...

UPD

data = [1.0, 1.23, 2.0, 2.71, 3.0, 3.14]
for x in filter(float.is_integer, data):
    print(x)

Comments

[Олег Петров]

Если я делаю

def function2(x):
     if int(x) == x:
          res = x[0] * x[1]
          return res

То при подстановке нецелого числа в мою функцию она не выдает никакого результата и модуль differential_evolution не может перебор и вылетает с ошибкой.
Получается нужно менять параметры модуля?

[Andrey Dugin]

Олег Петров, в случае нецелого числа Ваша функция function2() возвращает None (где второй return для случая int(x) != x?), который передаётся в differential_evolution и, естественно, даёт ошибку.

[Олег Петров]

Andrey Dugin, В моем варианте differential_evolution сама подставляет любые x[0] и x[1] , диапазоны которых указаны в bounds. В данном случае это -5 < x[0] < 5 -10 < x[1] < 10
Идею вашего фильтра для заданного ряда я понял, но куда в данном случае подставлять этот фильтр?

bounds = [(-5, 5),(-10, 10)]
result = differential_evolution(function2, bounds)
result.x, result.fun
print(result.x, result.fun)

[Олег Петров]

Andrey Dugin, В итоге все получилось через фильтр xi = np.round(x) в function2,спасибо за помощь.
Буду постепенно набираться опыта и задавать меньше глупых вопросов. =)

[Andrey Dugin]

Олег Петров, если понравился ответ - отметьте его решением.

[Олег Петров]

Andrey Dugin, ок

Answer 2

[res2001]

1. вариант - в вашей функции переводить в целые:
xi = int(round(x))
Это вариант с округлением. Если убрать round, то будет вариант с отбрасыванием дробной части.

2. вариант - в вашей функции ничего не делать, если число дробное.
Приведенная функция is_int - полная лажа. Проверку на целое можно сделать гораздо проще:

def is_int(x):
  if (x % 1) == 0:
     return true
  else:
    return false

PS: Вы подаете на вход differential_evolution массив целых чисел, она там что-то с ними делает и в вашей функции появляются дробные числа. Либо вы обходите их приведенными выше способами, либо модифицируете differential_evolution, так чтоб в вашей функции не было дробных чисел.

Comments

[Andrey Dugin]

Оба варианта - плохой код. Никогда не надо так делать.

[Олег Петров]

Попробовал сейчас.
Если делаю

def function2(x):
    xi = int(round(x))
    res = xi[0] * xi[1] 
    return res

Ошибка : type numpy.ndarray doesn't define __round__ method

Если делаю

def function2(x):
    xi = int(x)
    res = xi[0] * xi[1] 
    return res

Ошибка: TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

Похоже я чего-то недопонимаю. =((

[Andrey Dugin]

Олег Петров, потому что x в данном примере - масив, а не число.

[res2001]

Олег Петров, это я недопонял, что в вашей функции х - это numpy array из двух элементов, а не просто числа.

округление:
xi = np.round(x)
отбрасывание:
xi = np.floor(x)
или вообще как-то так:
res = int(x[0]) * int(x[1])

2. и проверять на целое нужно, видимо, оба элемента массива, можно способом от Andrey Dugin:
if int(x[0]) == x[0] and int(x[1]) == x[1]:
Это будет работать только если x[0] и x[1] числа, а не массивы или еще что-то.

[Andrey Dugin]

res2001, вообще, в numpy есть способы фильтрации массивов - np.where() и т.п. Так что автору не стоит смешивать numpy с функциями стандартной библиотеки.

[Олег Петров]

res2001, Спасибо огромное, все получилось как я и хотел.