Enteros vs flotantes: Números reales en Python

Introducción

En el desarrollo de software, especialmente cuando se trabaja con datos numéricos y análisis científico, es crucial entender las diferencias entre enteros (int) y números decimales o flotantes (float). Estas dos categorías de números tienen propiedades y comportamientos distintos que pueden afectar significativamente el resultado de tus cálculos. En este artículo, exploraremos las características principales de los enteros y los flotantes en Python, cómo diferenciarlos y algunas trampas comunes a evitar.

Explicación principal

Enteros (int)

Los números enteros son números sin parte decimal. En Python, puedes representar un entero simplemente escribiendo el número sin ningún punto decimal. Los enteros se utilizan comúnmente para contadores y otras situaciones donde solo se requieren valores enteros.

# Ejemplo de uso de int
numero_entero = 5
print(numero_entero)  # Salida: 5

Flotantes (float)

Los números flotantes, en cambio, son aquellos que contienen una parte decimal. En Python, se pueden escribir con o sin exponente. Los flotantes son útiles para representar valores con decimales, como medidas físicas o resultados de cálculos.

# Ejemplo de uso de float
numero_flotante = 5.123456789
print(numero_flotante)  # Salida: 5.123456789

# Usando exponente para representar números muy grandes o pequeños
numero_grande = 1.23e10
print(numero_grande)  # Salida: 12300000000.0

Precisión y Rango de los Números

• Precisión: Los enteros no tienen límite en Python (aunque la memoria del sistema es lo que limita el tamaño). Sin embargo, los flotantes tienen una precisión aproximada debido a cómo son almacenados internamente. La precisión se puede perder con cálculos complejos o repetidos.

• Rango: Los flotantes también pueden manejar un amplio rango de valores, desde números muy pequeños (como 1e-308) hasta números muy grandes (1e+308).

Errores típicos / trampas

Aunque los enteros y los flotantes son herramientas esenciales en programación, hay algunos errores comunes que puedes encontrar al trabajar con ellos.

Trampa 1: División entre dos flotantes no siempre resulta en un flotante

# Ejemplo de error
numero_flotante_1 = 0.1
numero_flotante_2 = 0.3
resultado = numero_flotante_1 / numero_flotante_2
print(resultado)  # Salida: 0.33333333333333337 (no exacto)

Trampa 2: Comparación de flotantes

# Ejemplo de error
numero_a = 0.1 + 0.2
numero_b = 0.3
if numero_a == numero_b:
    print("Son iguales")
else:
    print("No son iguales")  # Salida: No son iguales

Trampa 3: Convertir flotantes a enteros puede causar pérdida de precisión

# Ejemplo de error
numero_flotante = 2.999999999
numero_entero = int(numero_flotante)
print(numero_entero)  # Salida: 2 (no 3 como se esperaría)

Checklist accionable

Para asegurarte de manejar correctamente enteros y flotantes en Python, sigue estos consejos:

1. Usa la función type() para confirmar el tipo: Siempre verifica el tipo antes de realizar operaciones.

1. Evita la comparación directa de flotantes: Utiliza una pequeña tolerancia (epsilon) cuando compares dos números flotantes.

1. No conviertas flotantes a enteros sin tener en cuenta la pérdida de precisión: Si necesitas un entero, considera redondear antes o después de la conversión.

1. Utiliza el formato f para formatear flotantes: Esto ayuda a visualizar los números con una cantidad específica de decimales.

1. Evita operaciones complejas en bucles sin necesidad: Las operaciones matemáticas pueden ser más costosas en términos de rendimiento, especialmente con flotantes.

1. Utiliza la biblioteca decimal para mayor precisión cuando sea necesario: Esta biblioteca proporciona una manejo más preciso de números decimales.

Cierre

Siguientes pasos

• Profundiza en el uso de flotantes: Aprende a trabajar con números decimales y a manejar los errores comunes.
• Explora la biblioteca decimal para cálculos precisos: Es útil cuando necesitas más control sobre la precisión de tus flotantes.
• Implementa buenas prácticas en tu código: Utiliza siempre el tipo correcto según el contexto y verifica tus operaciones.

Python brinda herramientas potentes para trabajar con números, pero es importante tener cuidado al usar enteros y flotantes. Siguiendo estas recomendaciones, podrás evitar errores comunes y mejorar la precisión de tus cálculos en Python.