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我有以下代码：

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]

基本上，我计算一个新索引并使用它从列表中查找一些元素。为了确保索引在列表的范围内，我需要将这 2 个if语句写成 4 行。这很冗长，有点难看......我敢说，这很不符合pythonic。

还有其他更简单、更紧凑的解决方案吗？（以及更多的pythonic）

是的，我知道我可以if else在一行中使用，但它不可读：

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

我也知道我可以链接max()在一起min()。它更紧凑，但我觉得它有点晦涩，如果我输入错误更难找到错误。换句话说，我觉得它不是很简单。

new_index = max(0, min(new_index, len(mylist)-1))
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9 回答 9

148

这其实很清楚。很多人很快就学会了。您可以使用评论来帮助他们。

new_index = max(0, min(new_index, len(mylist)-1))
于 2010-11-03T23:21:03.310 回答
110 
sorted((minval, value, maxval))[1]

例如：

>>> 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
于 2010-11-03T23:43:50.477 回答
55

这里有很多有趣的答案，都差不多，除了......哪个更快？

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有它！，使用普通的 ol' python。numpy 版本可能是其中最慢的版本，这也许不足为奇。可能是因为它正在寻找数组，而其他版本只是对它们的参数进行排序。

于 2014-04-07T03:05:47.350 回答
40

见numpy.clip：

index = numpy.clip(index, 0, len(my_list) - 1)
于 2011-05-16T06:28:49.600 回答
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链接max()在一起min()是我见过的正常习语。如果你觉得难以阅读，写一个辅助函数来封装操作：

def clamp(minimum, x, maximum):
    return max(minimum, min(x, maximum))
于 2010-11-03T23:25:32.817 回答
23

我心爱的可读 Python 语言发生了什么？:-)

说真的，只要把它变成一个函数：

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

然后只需使用以下内容调用它：

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

或者更简单、更灵活的解决方案，您可以自己进行计算：

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

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

如果您愿意，您甚至可以将最小值/最大值设为一个列表，使其看起来更“数学纯”：

x = restrict(val+7, [0, 42])
于 2010-11-03T23:23:38.690 回答
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这个对我来说似乎更蟒蛇：

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

几个测试：

>>> clip(5, 2, 7)
5
>>> clip(1, 2, 7)
2
>>> clip(8, 2, 7)
7
于 2016-05-02T19:09:56.183 回答
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如果您的代码看起来太笨拙，一个函数可能会有所帮助：

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

new_index = clamp(0, new_index, len(mylist)-1)
于 2010-11-03T23:22:25.663 回答
0

避免为这样的小任务编写函数，除非你经常应用它们，因为它会使你的代码混乱。

对于单个值：

min(clamp_max, max(clamp_min, value))

对于值列表：

map(lambda x: min(clamp_max, max(clamp_min, x)), values)
于 2011-10-04T10:05:08.067 回答