Python中如何实现数值区间处理-创新互联

这篇文章主要介绍了Python中如何实现数值区间处理，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Python中如何实现数值区间处理”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联成都网站设计公司，关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、网站设计器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。