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Python中如何实现数值区间处理-创新互联

这篇文章主要介绍了Python中如何实现数值区间处理,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。

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区间判断基础

最基础的区间判断操作就是先创建一个区间几个,然后使用 in 来判断一个数是否存在于区间之内。代码如下:

from interval import Interval
zoom_2_5 = Interval(2, 5)
print(zoom_2_5)
>> [2..5]
print(2 in zoom_2_5)
>> True
print(6 in zoom_2_5)
>> False

我们可以从上面的代码看到,我们先使用 Interval 创建一个集合,然后将我们想要比较的数用 in 即可得到结果。但是,我们都知道,我们的集合其实是有分开区间和闭区间的,上面的代码中,创建的是 [2, 5] 的区间集合,那么假如我们想要创建一个如 (2, 5] 的集合,应该如何呢?

请看下面的代码:

zoom_o2_5 = Interval(2, 5, lower_closed=False)
print(zoom_o2_5)
>> (2..5]
print(2 in zoom_o2_5)
>> False
zoom_o2_o5 = Interval(2, 5, closed=False)
print(zoom_o2_o5)
>> (2..5)

从上面的代码可以看到,在使用 Interval 创建集合的时候,使用 lower_closed 参数,我们可以将集合区间下限设置为非闭区间,也就是开区间,这样我们比较 2 是否在这个区间里的时候,返回的结果是 False。类似的,如果想区间上限设置为开区间,可以将 upper_closed 设置为 False,如果想直接创建一个开区间,那么久可以直接设置 closed 为 False。

集合的操作

Interval 有三种对集合区间的操作方法,分别是 join overlaps adjacent_to ,以下将演示以下这三个方法的用法:

zoom_1_3 = Interval(1, 3)
zoom_1_5 = Interval(1, 5)
zoom_o3_5 = Interval(3, 5, lower_closed=False)
# join 合并两个连续的区间集合
print(zoom_1_3.join(zoom_1_5))
>> [1..5]
# overlaps 判断两个区间是否重复
print(zoom_1_3.overlaps(zoom_1_5))
>> True
print(zoom_1_3.overlaps(zoom_o3_5))
>> False
# adjacent_to 判断区间是否相邻比重复
print(zoom_1_3.adjacent_to(zoom_o3_5))
>> True

感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“Python中如何实现数值区间处理”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持创新互联成都网站设计公司,关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!

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