Wie klemme ich eine ganze Zahl auf einen bestimmten Bereich?

Ich habe folgenden Code:

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]

Grundsätzlich berechne ich einen neuen Index und verwende diesen, um ein Element aus einer Liste zu finden. Um sicherzustellen, dass der Index innerhalb der Grenzen der Liste liegt, musste ich diese 2 ifAnweisungen in 4 Zeilen schreiben . Das ist ziemlich ausführlich, ein bisschen hässlich ... Ich wage zu sagen, es ist ziemlich unpythonisch .

Gibt es eine andere einfachere und kompaktere Lösung? (und mehr pythonisch )

Ja, ich weiß, dass ich if elsein einer Zeile verwenden kann, aber es ist nicht lesbar:

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

Ich weiß auch, dass ich verketten max()und min()zusammen kann. Es ist kompakter, aber ich finde es etwas dunkel und schwieriger, Fehler zu finden, wenn ich es falsch schreibe. Mit anderen Worten, ich finde es nicht sehr einfach.

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

Das ist eigentlich ziemlich klar. Viele Leute lernen es schnell. Sie können einen Kommentar verwenden, um ihnen zu helfen.

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

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

beispielsweise:

>>> 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

viele interessante Antworten hier, alle ungefähr gleich, außer ... welche ist schneller?

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 hat es!, benutze einfach ol 'python. Die numpy Version ist, vielleicht nicht überraschend, die langsamste von allen. Wahrscheinlich, weil nach Arrays gesucht wird, bei denen die anderen Versionen nur ihre Argumente anordnen.

Siehe numpy.clip :

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

Verketten max()und min()zusammen ist die normale Redewendung, die ich gesehen habe. Wenn Sie Schwierigkeiten beim Lesen haben, schreiben Sie eine Hilfsfunktion, um die Operation zu kapseln:

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

Was ist mit meiner geliebten lesbaren Python-Sprache passiert? :-)

Im Ernst, machen Sie es einfach zu einer Funktion:

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

dann nenne es einfach mit so etwas wie:

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

Oder eine einfachere, flexiblere Lösung, bei der Sie die Berechnung selbst durchführen:

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

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

Wenn Sie möchten, können Sie das Min / Max sogar zu einer Liste machen, damit es "mathematisch reiner" aussieht:

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

Dieser scheint mir pythonischer:

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

Einige Tests:

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

Wenn Ihr Code zu unhandlich erscheint, kann eine Funktion helfen:

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

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

Vermeiden Sie es, Funktionen für so kleine Aufgaben zu schreiben, es sei denn, Sie wenden sie häufig an, da dies Ihren Code überladen wird.

für einzelne Werte:

min(clamp_max, max(clamp_min, value))

für Wertelisten:

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