Python 数值区间处理_对interval 库的快速入门详解
使用 Python 进行数据处理的时候，常常会遇到判断一个数是否在一个区间内的操作。我们可以使用 if else 进行判断，但是，既然使用了 Python，那我们当然是想找一下有没有现成的轮子可以用。事实上，我们可以是用 interval 这一个库来完成我们需要的操作。
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
小结
interval 库还提供了 IntervalSet 包，里面提供了对多个 Interval 的操作，碍于篇幅的关系以及在实际应用中场景的不同具体用法也不一样，这里就不赘述了，向更深入了解可以使用 Ipython 进入交互模式然后使用 help() 方法来查看具体不同方法的用法，这个库里面都提供了详细的说明。本文的介绍就到这里，希望对你有帮助。
以上这篇Python 数值区间处理_对interval 库的快速入门详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。
您可能感兴趣的文章:Python实现输出某区间范围内全部素数的方法python 获取一个值在某个区间的指定倍数的值方法python numpy元素的区间查找方法Python快速排序算法实例分析
