Bir tamsayı bir aralığa nasıl kenetlenir?

Takip koduna sahibim:

new_index = index + offset
if new_index < 0:
    new_index = 0
if new_index >= len(mylist):
    new_index = len(mylist) - 1
return mylist[new_index]

Temel olarak, yeni bir indeks hesaplıyorum ve bunu bir listeden bir eleman bulmak için kullanıyorum. Dizinin listenin sınırları içinde olduğundan emin olmak için, bu 2 ififadeyi 4 satıra yayılmış olarak yazmam gerekiyordu. Bu oldukça ayrıntılı, biraz çirkin ... Söyleyeyim, bu oldukça pitonik değil .

Daha basit ve daha kompakt başka bir çözüm var mı? (ve daha fazla pitonik )

Evet, if elsetek satırda kullanabileceğimi biliyorum ama okunabilir değil:

new_index = 0 if new_index < 0 else len(mylist) - 1 if new_index >= len(mylist) else new_index

Ben de zincirini yapabileceğini biliyorum max()ve min()birlikte. Daha kompakt, ancak biraz belirsiz olduğunu hissediyorum, yanlış yazarsam hataları bulmanın daha zor olduğunu düşünüyorum. Başka bir deyişle, bunu çok basit bulmuyorum.

new_index = max(0, min(new_index, len(mylist)-1))

Aslında bu oldukça açık. Çoğu insan bunu çabucak öğrenir. Onlara yardım etmek için bir yorum kullanabilirsiniz.

new_index = max(0, min(new_index, len(mylist)-1))

sorted((minval, value, maxval))[1]

Örneğin:

>>> minval=3
>>> maxval=7
>>> for value in range(10):
...   print sorted((minval, value, maxval))[1]
... 
3
3
3
3
4
5
6
7
7
7

burada birçok ilginç cevap, hepsi aynı, sadece ... hangisi daha hızlı?

import numpy
np_clip = numpy.clip
mm_clip = lambda x, l, u: max(l, min(u, x))
s_clip = lambda x, l, u: sorted((x, l, u))[1]
py_clip = lambda x, l, u: l if x < l else u if x > u else x

>>> import random
>>> rrange = random.randrange
>>> %timeit mm_clip(rrange(100), 10, 90)
1000000 loops, best of 3: 1.02 µs per loop

>>> %timeit s_clip(rrange(100), 10, 90)
1000000 loops, best of 3: 1.21 µs per loop

>>> %timeit np_clip(rrange(100), 10, 90)
100000 loops, best of 3: 6.12 µs per loop

>>> %timeit py_clip(rrange(100), 10, 90)
1000000 loops, best of 3: 783 ns per loop

paxdiablo'da var !, düz ol 'python kullanın. Uyuşuk versiyon, belki de şaşırtıcı olmayan bir şekilde, partinin en yavaş olanıdır. Muhtemelen, diğer sürümlerin sadece kendi argümanlarını sıraladıkları dizileri aradığı içindir.

Numpy.clip'e bakın :

index = numpy.clip(index, 0, len(my_list) - 1)

Zincirleme max()ve min()birlikte, gördüğüm normal deyimdir. Okumakta zorlanıyorsanız, işlemi özetlemek için bir yardımcı işlev yazın:

def clamp(minimum, x, maximum):
    return max(minimum, min(x, maximum))

Sevgili okunabilir Python dilime ne oldu? :-)

Cidden, onu bir işlev haline getirin:

def addInRange(val, add, minval, maxval):
    newval = val + add
    if newval < minval: return minval
    if newval > maxval: return maxval
    return newval

sonra şöyle bir şey söyleyin:

val = addInRange(val, 7, 0, 42)

Veya hesaplamayı kendiniz yaptığınız daha basit, daha esnek bir çözüm:

def restrict(val, minval, maxval):
    if val < minval: return minval
    if val > maxval: return maxval
    return val

x = restrict(x+10, 0, 42)

İsterseniz, min / maks. Bir liste bile yapabilirsiniz, böylece daha "matematiksel olarak saf" görünebilir:

x = restrict(val+7, [0, 42])

Bu bana daha pitonik görünüyor:

>>> def clip(val, min_, max_):
...     return min_ if val < min_ else max_ if val > max_ else val

Birkaç test:

>>> clip(5, 2, 7)
5
>>> clip(1, 2, 7)
2
>>> clip(8, 2, 7)
7

Kodunuz çok hantal görünüyorsa, bir işlev yardımcı olabilir:

def clamp(minvalue, value, maxvalue):
    return max(minvalue, min(value, maxvalue))

new_index = clamp(0, new_index, len(mylist)-1)

Kodunuzu karıştıracağından, sık sık uygulamadığınız sürece bu tür küçük görevler için işlev yazmaktan kaçının.

bireysel değerler için:

min(clamp_max, max(clamp_min, value))

değer listeleri için:

map(lambda x: min(clamp_max, max(clamp_min, x)), values)