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ifelse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：
fromintervalimportInterval zoom_2_5=Interval(2,5) print(zoom_2_5) >>[2..5] print(2inzoom_2_5) >>True print(6inzoom_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(2inzoom_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joinoverlapsadjacent_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毛票票。
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