如何钳位一个整数的一些范围？ （在Python中）
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，我计算一个新的索引，并使用它从列表中find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语句分成4行。 这是非常冗长的，有点丑陋…我敢说，这是非pythonic 。
还有其他更简单更紧凑的解决scheme吗？ （和更pythonic ）
是的，我知道我可以在一行中使用，但它不可读：
new_index = 0 if new_index < 0 else len(mylist) - 1 if new_index >= len(mylist) else new_index
我也知道我可以连接max()和min() 。 它更紧凑，但是如果我input错误的话，我觉得它有点模糊，更难find错误。 换句话说，我不觉得它很直接。
new_index = max(0, min(new_index, len(mylist)-1))
实际上这很清楚。 很多人很快学会了。 您可以使用评论来帮助他们。
new_index = max(0, min(new_index, len(mylist)-1))
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
看numpy.clip ：
index = numpy.clip(index, 0, len(my_list) - 1)
这里有很多有趣的答案，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！，使用普通的醇'python。 这个numpy版本，也许并不奇怪，是最慢的。 可能是因为它正在寻找数组，其他版本只是在排列他们的参数。
链接max()和min()在一起是我见过的普通习惯用法。 如果你觉得很难阅读，写一个帮助函数来封装操作：
def clamp(minimum, x, maximum): return max(minimum, min(x, maximum))
无论发生在我心爱的可读Python语言上？ 🙂
认真地说，只是使其function：
def addInRange (val, add, minval, maxval): newval = val + add if newval < minval: return minval if newval > maxval: return maxval return newval
然后只需要像这样调用它：
val = addInRange (val, 7, 0, 42)
或者是一个更简单，更灵活的解决scheme，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)
如果你想，你甚至可以使最小/最大的列表，所以看起来更“math纯”：
x = restrict (val+7, [0, 42])
如果你的代码太笨拙了，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)
避免为这样的小任务编写函数，除非你经常应用它们，因为它会混淆你的代码。
对于个人价值观：
min(clamp_max, max(clamp_min, value))
对于值列表：
map(lambda x: min(clamp_max, max(clamp_min, x)), values)
这个对我来说似乎更加pythonic：
>>> def clip(val, min_, max_): ... return min_ if val < min_ else max_ if val > max_ else val
一些testing：
>>> clip(5, 2, 7) 5 >>> clip(1, 2, 7) 2 >>> clip(8, 2, 7) 7
