정수를 특정 범위로 고정하는 방법은 무엇입니까?

다음 코드가 있습니다.

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]

기본적으로 새 인덱스를 계산하고이를 사용하여 목록에서 일부 요소를 찾습니다. 인덱스가 목록의 범위 내에 있는지 확인하기 위해 두 개의 if문을 4 줄로 나누어 작성해야했습니다 . 그것은 아주 장황하고 약간 못 생겼습니다 ... 감히 말하지만, 그것은 아주 비단뱀 적 입니다.

더 간단하고 컴팩트 한 다른 솔루션이 있습니까? (그리고 더 pythonic )

예, if else한 줄로 사용할 수 있지만 읽을 수 없습니다.

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

나는 또한 체인을 할 수있는 알 max()과 min()함께. 더 콤팩트하지만 잘못 입력하면 버그를 찾기가 더 어렵고 모호하다고 느낍니다. 즉, 매우 간단하지 않습니다.

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

이것은 사실 꽤 분명합니다. 많은 사람들이 그것을 빨리 배웁니다. 댓글을 사용하여 도움을 줄 수 있습니다.

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

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

예를 들면 :

>>> 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

여기에 많은 흥미로운 답변이 있습니다. 모두 비슷하지만 ... 어느 것이 더 빠릅니까?

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 가 있습니다!, 일반 ol 'python을 사용하십시오. numpy 버전은 아마도 당연히 가장 느릴 것입니다. 아마도 다른 버전이 인수를 정렬하는 배열을 찾고 있기 때문일 것입니다.

numpy.clip 참조 :

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

Chaining max()and min()together는 내가 본 정상적인 관용구입니다. 읽기 어려운 경우 작업을 캡슐화하는 도우미 함수를 작성하십시오.

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

내가 사랑하는 읽을 수있는 파이썬 언어는 어떻게 되었습니까? :-)

진지하게, 그냥 함수로 만드세요 :

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

그런 다음 다음과 같이 호출하십시오.

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

또는 직접 계산을 수행하는 더 간단하고 유연한 솔루션 :

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

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

원하는 경우 최소 / 최대를 목록으로 만들어 "수학적으로 순수하게"보일 수도 있습니다.

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

이것은 나에게 더 비단뱀처럼 보입니다.

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

몇 가지 테스트 :

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

코드가 너무 복잡해 보이면 함수가 도움이 될 수 있습니다.

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

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

자주 적용하지 않는 한 이러한 작은 작업에 대한 함수를 작성하지 마십시오. 코드가 복잡해집니다.

개별 값 :

min(clamp_max, max(clamp_min, value))

값 목록 :

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