Как ограничить числа в питоне

How to limit a number to be within a specified range? (Python) [duplicate]

I want to limit a number to be within a certain range. Currently, I am doing the following:

This keeps it within minN and maxN , but it doesn’t look very nice. How could I do it better?

PS: FYI, I am using Python 2.6.

5 Answers 5

or functionally equivalent:

or make it perfectly clear:

Simply use numpy.clip() (doc):

It also works for whole arrays:

If you want to be cute, you can do:

Define a class and have a method for setting the value which performs those validations.

Something vaguely like the below:

Could you not string together some one-line python conditional statements?

I came across this question when looking for a way to limit pixel values between 0 and 255 , and didn’t think that using max() and min() was very readable so wrote the following function :

I would be interested to see how someone more experienced than me would find this way of clamping a value. I assume it must be less efficient than using min() and max() , but it may be useful for someone looking for a more readable (to me at least) function .

Как ограничить числа в питоне

Диапазоны или range представляют неизменяемый последовательный набор чисел. Для создания диапазов применяетя range , которая имеет следующие формы:

range(stop) : возвращает все целые числа от 0 до stop

range(start, stop) : возвращает все целые числа в промежутке от start (включая) до stop (не включая).

range(start, stop, step) : возвращает целые числа в промежутке от start (включая) до stop (не включая), которые увеличиваются на значение step

Примеры вызовов функции range:

Диапазоны чаще всего применяются в циклах for . Например, выведем последовательно все числа от 0 до 4:

Другой пример выведем таблицу умножения:

Если нам необходим последовательный список чисел, то для его создания удобно использовать функцию range :

Преимуществом диапазонов над стандартными списками и кортежами является то, что диапазон всегда будет занимать одно и то же небольшое количество памяти вне зависимости от того, какой набор чисел представляет этот диапазон. В действительности диапазон хранит только начальное, конечное значение и приращение.

44) Диапазон Python ()

Python range () – это встроенная функция, доступная в Python из Python (3.x), и она дает последовательность чисел на основе заданного индекса начала и конца. Если начальный индекс не указан, он считается равным 0 и будет увеличивать значение на 1 до конечного индекса.

Например, range (5) выведет вам значения 0,1,2,3,4. Python range () – очень полезная команда, и в основном она используется, когда вам приходится повторять цикл for.

В этом уроке вы узнаете:

Синтаксис

параметры

• start: (необязательно) начальный индекс представляет собой целое число, и, если он не указан, значением по умолчанию является 0.
• stop: индекс остановки определяет значение, при котором функция диапазона должна остановиться. Это обязательный вход для функции дальности. Последнее значение всегда будет на 1 меньше значения остановки.
• step: (необязательно). Значение шага – это число, на которое следует увеличить следующий номер диапазона, по умолчанию оно равно 1.

Возвращаемое значение:

Возвращаемое значение представляет собой последовательность чисел от заданного индекса начала до конца.

Python range () Функция и история

Python range () был введен в Python версии 3, до этого функция xrange () была функцией.

И range, и xrange () используются для создания последовательности чисел.

Ниже приведены различия между range и xrange ():

спектр()	xrange ()
Range () дает последовательность чисел и возвращает список чисел.	Функция xrange () предоставляет объект-генератор, который необходимо зациклить в цикле for для получения значений.
Range () возвращает список.	xrange () возвращает объект генератора.
Метод range () использует больше памяти, поскольку возвращаемый список должен быть сохранен по сравнению с xrange ().	Поскольку xrange () возвращает объект генератора, он не дает значения мгновенно и должен использоваться внутри цикла for для получения значений.
Использование памяти больше, поэтому выполнение кода происходит медленно при работе с огромным набором данных.	Выполнение кода быстрее с использованием xrange ().

Использование range ()

В этом примере показано, как распечатать значения от 0 до 9, используя range ().

Значение, используемое в диапазоне, равно 10, поэтому выходной сигнал равен 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Поскольку старт не задан, старт рассматривается как 0, а последнее значение дается до 9. Последнее значение всегда на 1 меньше заданного значения, т. Е. Стоп-1.

Вывод:

Использование запуска и остановки в диапазоне ()

В коде начальное значение равно 3, а конечное значение равно 10. Здесь начальный индекс равен 3, поэтому последовательность чисел будет начинаться с 3 до конечного значения. Последнее значение в последовательности будет на 1 меньше значения остановки 10-1 = 9.

Используя старт, стоп и шаг

Начальное значение равно 3, поэтому последовательность чисел будет начинаться с 3. Стоповое значение равно 10, поэтому последовательность чисел будет останавливаться на (10-1), т. Е. 9. Шаг 2, поэтому каждое значение в последовательности будет увеличивается на 2. Если значение шага не задано, значением шага по умолчанию является 1.

Вывод:

До сих пор мы видели, как функция range () выдает увеличенное значение для заданного значения остановки. Давайте теперь попробуем пример, чтобы получить уменьшенное значение в данном диапазоне.

Увеличение значений в диапазоне с использованием положительного шага.

Параметр step in range () может использоваться для увеличения / уменьшения значений. По умолчанию это положительное значение 1. Таким образом, оно всегда будет давать увеличенные значения.

Значение шага должно быть положительным в том случае, если вы хотите, чтобы в качестве выходного значения были увеличены значения.

Вывод:

Обратный диапазон: уменьшение значений с использованием отрицательного шага.

Шаг параметра с отрицательным значением в range () можно использовать для получения уменьшенных значений. В приведенном ниже примере значение шага является отрицательным, поэтому выходной сигнал будет уменьшен по сравнению с заданным значением диапазона.

Вывод:

Начальное значение равно 15, конечное значение равно 5, а значение шага является отрицательным числом, т.е. -1. С указанными выше функциями range () будет уменьшать значение с 15 и далее до тех пор, пока оно не достигнет значения останова, но здесь разница в том, что последним значением будет stop + 1.

Использование плавающих чисел в Python range ()

Давайте теперь поработаем над range (), используя числа с плавающей точкой.

В приведенном выше примере мы использовали стоп-значение как 10,5.

Python выдает ошибку, так как функция range () не поддерживает числа с плавающей запятой для начала, остановки и шага.

Использование цикла for с Python range ()

В этом примере мы будем использовать массив чисел и, давайте посмотрим, как использовать итерацию массива внутри цикла for с помощью range ()

Вывод:

В приведенном выше примере мы использовали len (arr_list) в качестве значения остановки. Цикл for будет повторяться до конечного значения, то есть длины массива, и это будет 4, поскольку у нас есть четыре элемента в arr_list. Начальное значение будет 0, а шаг будет 1. Так что значения начнутся с 0 и остановятся на 3, то есть длина массива -1 означает 4 -1 = 3.

Использование Python range () в качестве списка

В этом примере вы увидите, как использовать выходные данные диапазона в виде списка.

Вывод:

Вы можете увидеть вывод в виде списка. Не было необходимости зацикливать диапазон () и используя метод list (), мы могли напрямую преобразовывать выходные данные из диапазона в формат списка.

Использование символов в диапазоне Python ()

До сих пор мы использовали целые числа в диапазоне python (). Мы также видели, что числа с плавающей точкой не поддерживаются в диапазоне Python. Давайте попробуем посмотреть, что происходит, когда мы используем символы.

Выдает ошибку, говоря, что строку нельзя интерпретировать как целое число.

Чтобы получить список алфавитов, вы можете настроить код и получить желаемый результат, как показано ниже:

Вывод:

Как получить доступ к элементам диапазона

Вы можете использовать цикл for для получения значений из диапазона или использовать индекс для доступа к элементам из range ().

Использование цикла for

Вывод:

Используя индекс

Индекс используется с диапазоном, чтобы получить значение, доступное в этой позиции. Если значение диапазона равно 5, чтобы получить начальное значение, вы можете использовать диапазон (5) [0] и следующий диапазон значений (5) [1] и так далее.

Пример:

Вывод:

Это дает вывод списка для данного диапазона.

Пример: получить четные числа с помощью range ()

Используя range (), вы получите список четных чисел в диапазоне, заданном в качестве входных данных. Параметры для range (): start – 2, stop – 20, step – 2, поэтому значения будут увеличены на 2 и будут давать четные числа до stop-2.

Вывод:

Объединение двухдиапазонных () выходов

В этом примере будут объединены 2 функции range () с помощью функции itertools module chain ().

Вывод:

Использование range () с NumPy

Модуль NumPy имеет функцию arange (), которая работает и выдает аналогичные выходные данные, как range (). Range () принимает те же параметры, что и range ().

Для работы с NumPy выполните следующие действия.

Шаг 1 : Импортировать модуль NumPy

Incase во время выполнения выдает ошибку о том, что numpy модуль не найден, вам необходимо установить модуль, как показано в шаге 2.

Шаг 2 : Установите NumPy

Шаг 3 : Рабочий пример arange () с использованием NumPy

Вывод:

Числа с плавающей точкой, используя NumPy arange ()

Невозможно получить последовательность с плавающей запятой, используя range (), но это возможно, используя NumPy arange ().

Диапазон, который мы хотим, составляет от 0,5 до 1,5. Значение будет увеличено на 0,2.

Вывод:

Вывод, который мы получаем, немного странный, некоторые числа с плавающей запятой показаны с 16 десятичными разрядами. Это происходит из-за сложности хранения десятичных чисел с плавающей запятой в двоичном формате. Вы также можете округлить значения, если необходимо, и ограничить их десятичными разрядами, которые вам нужны.

Rukovodstvo

статьи и идеи для разработчиков программного обеспечения и веб-разработчиков.

Программирование с ограничениями с помощью Python-constraint

Введение Первое, что мы должны понять, имея дело с программированием в ограничениях, — это то, что образ мышления сильно отличается от нашего обычного мышления, когда мы садимся писать код. Программирование с ограничениями — это пример парадигмы декларативного программирования, в отличие от обычной императивной парадигмы, которую мы используем большую часть времени. > Что такое парадигма программирования? Парадигма означает «пример» или «образец» чего-либо. Парадигма программирования часто описывается как

Время чтения: 19 мин.

Вступление

Первое, что мы должны понять, имея дело с программированием в ограничениях, — это то, что образ мышления сильно отличается от нашего обычного мышления, когда мы садимся писать код.

Программирование с ограничениями — это пример парадигмы декларативного программирования в отличие от обычной императивной парадигмы, которую мы используем большую часть времени.

Что такое парадигма программирования?

Парадигма означает «пример» или «образец» чего-либо. Парадигма программирования часто описывается как «образ мышления» или «способ программирования». Наиболее распространенные примеры включают процедурное программирование (например, C), объектно-ориентированное программирование (например, Java) и функциональное программирование (например, Haskell).

Большинство парадигм программирования можно отнести к группе императивных или декларативных парадигм.

В чем разница между императивным и декларативным программированием?

• Проще говоря, императивное программирование основано на описании разработчиком решения / алгоритма достижения цели (некоего результата). Это происходит путем изменения состояния программы с помощью операторов присваивания при пошаговом выполнении инструкций. Поэтому очень важно, в каком порядке написаны инструкции.
• Декларативное программирование делает противоположное — мы не пишем шаги по достижению цели, мы описываем цель , и компьютер дает нам решение. Типичным примером, с которым вы должны быть знакомы, является SQL. Вы говорите компьютеру, как дать вам требуемый результат? Нет, вы описываете, что вам нужно — вам нужны значения из какого-то столбца, из какой-то таблицы, где выполняются какие-то условия.

Установка модуля ограничения Python

В этой статье мы будем работать с модулем под названием python-constraint (Примечание: для Python есть модуль под названием «constraint», это не то, что мы хотим), цель которого — передать идею программирования ограничений в Python.

Чтобы установить этот модуль, откройте терминал и запустите:

Основы использования ограничения Python

Это обобщенный скелет программ, написанных с использованием этого модуля (Примечание: мы используем import constraint а не import python-constraint )

• constraint импорта
• определить переменную как нашу проблему
• добавить переменные и их соответствующие интервалы в нашу задачу
• добавить встроенные / настраиваемые ограничения к нашей проблеме
• получить решения
• пройтись по решениям, чтобы найти те, которые нам нужны

Как упоминалось ранее, программирование с ограничениями — это форма декларативного программирования. Порядок утверждений не имеет значения, если в конце все есть. Обычно он используется для решения таких задач:

Пример А

Если мы посмотрим на это предложение, то увидим несколько условий (назовем их ограничениями), которым должны соответствовать x и y

Например, x "ограничен" значениями 1,2,3 , y должен быть меньше 10 а их сумма должна быть больше или равна 5 . Это делается в несколько строк кода и за несколько минут с использованием программирования ограничений.

Глядя на проблему выше, вы, вероятно, подумали: «И что? Я могу сделать это с двумя циклами for и половиной чашки кофе на Python менее чем за 10 минут».

Вы абсолютно правы, хотя из этого примера мы можем получить представление о том, как выглядит программирование в ограничениях:

Давайте пройдемся по этой программе шаг за шагом. У нас было две переменные, x и y . Мы добавили их к нашей проблеме с соответствующими допустимыми диапазонами.

Эти две строки означают следующее:

Затем мы определяем наше настраиваемое ограничение (то есть x + y >= 5 ). Методы ограничения должны возвращать True если комбинация значений переменных приемлема, и None если нет.

В нашем our_constraint() мы говорим: «Единственная приемлемая ситуация

• когда x + y >= 5 , в противном случае не включайте эти значения (x,y) в окончательные решения».

После определения нашего ограничения мы должны добавить его к нашей проблеме. Структура метода .addConstraint() :

Примечание : в нашем случае не имеет значения, пишем ли мы [x,y] или [y,x] качестве второго параметра, но порядок в большинстве случаев имеет значение.

После этого мы получили решения с помощью problem.getSolutions() (возвращает список всех комбинаций значений переменных, которые удовлетворяют всем условиям), и мы перебираем их.

Примечание . Если, например, мы хотели получить только комбинации, в которых x /= y , мы бы добавили встроенное ограничение перед получением решений:

Вы можете найти список всех встроенных ограничений здесь . Это почти все, что вам нужно знать, чтобы выполнять любую задачу такого типа.

Примеры разминки

Пример Б

Вот тип проблемы программирования с ограничениями, который интересно использовать, он называется криптарифметическими головоломками . В следующей форме криптарифметических головоломок каждый символ представляет отдельную цифру (ведущие символы не могут быть 0):

Подумайте, как бы вы решили эту проблему, используя обычный Python. Фактически, я рекомендую вам найти решение этой проблемы с использованием императивного программирования.

Это также должно дать вам все знания, необходимые для самостоятельного решения примера D.

Имейте в виду, что «T» и «F» не могут быть нулевыми, поскольку они являются ведущими символами, то есть первой цифрой в числе.

Запустив этот фрагмент кода, мы встречаемся с возможными решениями:

Пример C

Примечание . Порядок, в котором печатается наш результат, не обязательно совпадает с порядком, в котором мы добавили переменные. То есть, если результат ( a,b,c,d,e ) мы не знаем , есть ли у нас 1 цент монеты, a b 3 центовых монет и т.д.

Поэтому мы должны явно распечатать переменную и ее значение. Одним из следствий этого является то, что мы не можем использовать встроенный .ExactSumConstraint() в его двухпараметрической форме ExactSumConstraint(50,[1,3,5,10,20]) .

Второй параметр здесь — это «вес» каждой переменной (сколько раз она должна быть умножена), и у нас нет гарантии, какая из наших переменных будет иметь какой вес.

Распространенная ошибка — предполагать, что веса будут присвоены переменным в том порядке, в котором они были добавлены, вместо этого мы используем трехпараметрическую форму этого встроенного ограничения в приведенном ниже коде:

Выполнение этого фрагмента кода даст:

Пример D

Примеры B и D почти идентичны при использовании ограничений, только несколько переменных вверх и вниз и более подробные ограничения. В программировании с ограничениями есть одна хорошая черта — хорошая масштабируемость, по крайней мере, когда речь идет о времени, затраченном на кодирование. У этой загадки есть только одно решение: A = 3 B = 7 C = 8 E = 2 H = 6 K = 0 O = 1 R = 5 S = 9 T = 4.

Оба этих типа задач (особенно криптарифметические) используются больше для развлечения и для простой демонстрации того, как работает программирование в ограничениях, но есть определенные ситуации, в которых программирование в ограничениях имеет практическую ценность.

Мы можем рассчитать минимальное количество станций вещания, чтобы покрыть определенную территорию, или узнать, как настроить светофоры, чтобы поток трафика был оптимальным. В общих чертах — ограничения используются там, где существует множество возможных комбинаций.

Эти примеры слишком сложны для данной статьи, но служат для демонстрации того, что программирование с ограничениями может найти применение в реальном мире.

Более сложные примеры

Пример E

Название шоколада Вес (г) Габаритные размеры (см) Сладость Стоимость ($)

Шоколад А 100 8 × 2,5 × 0,5 20 8 Шоколад B 45 7 × 2 × 0,5 16 6,8 Шоколадный C 10 3 × 2 × 0,5 9 4 Шоколад D 25 3 × 3 × 0,5 7 3

Теперь засучим рукава и приступим. Это не должно быть слишком сложно, если вы поняли предыдущие примеры.

Сначала мы выясним, сколько каждого шоколада мы можем съесть, если мы принесем ТОЛЬКО этот тип, чтобы мы могли иметь верхнюю границу наших интервалов. Например, для шоколада A, исходя из веса, мы можем принести максимум 30 батончиков, исходя из ценности, которую мы можем принести максимум 37, а в зависимости от объема мы можем принести 100.

Наименьшее из этих чисел — 30, и это максимальное количество шоколада А, которое мы можем принести. Те же шаги дают нам максимальное количество остальных, B -> 44, C -> 75, D -> 100 .

Выполнение этого фрагмента кода даст:

Примечание . Мы можем хранить всю необходимую информацию для каждого типа шоколада в словаре, например, weight_dictionary = <'A' : 100, 'B' : 45, 'C' : 10, 'D' : 25>, и таким образом получать доступ к значениям. , вместо того, чтобы жестко закодировать их в functions. Однако для удобства чтения, длины кода и сосредоточения внимания на вещах, более важных для этого руководства, я предпочитаю жестко кодировать сами функции ограничения.

Примечание : вы, вероятно, заметили, что для вычисления этого результата потребовалось некоторое время, это недостаток программирования с ограничениями.

Пример F

А теперь повеселимся — сделаем решатель судоку (классический 9×9). Мы прочитаем головоломку из файла JSON и найдем все решения для этой конкретной головоломки (при условии, что у головоломки есть решение).

Если вы забыли правила решения судоку:

• Ячейки могут иметь значения от 1 до 9.
• Все ячейки в одной строке должны иметь разные значения.
• Все ячейки в одном столбце должны иметь разные значения.
• Все ячейки в квадрате 3×3 (всего девять) должны иметь разные значения.

Одна из проблем в этой программе — как мы храним значения? Мы не можем просто добавить матрицу в качестве переменной к нашей проблеме и заставить Python волшебным образом выяснить, что мы хотим.

Мы собираемся использовать систему, в которой будем обрабатывать числа как имена переменных (что разрешено) и делать вид, что у нас есть матрица. Индексы начинаются с (1,1) вместо обычного (0,0). Используя это, мы получим доступ к элементам доски привычным нам способом.

Затем нам нужно сделать простую часть сообщения Python, что все эти ячейки могут иметь значения от 1 до 9.

Затем отметим, что ячейки в одной строке имеют один и тот же первый индекс, например (1, x) для первой строки. Мы можем легко перебрать все строки и сказать, что все ячейки должны содержать разные значения. То же самое и со столбцами. Остальное легче понять, взглянув на код.

Давайте посмотрим на пример файла JSON:

Вывод (когда мы используем наш пример файла JSON в качестве ввода):

Примечание . Очень легко упустить из виду ту часть кода, которая гарантирует, что мы не коснемся значений, уже содержащихся в головоломке.

Если бы мы попытались запустить код без этой части, программа попыталась бы выдать ВСЕ ВОСПРИНИМАЕМЫЕ ЗАГАДКИ СУДОКУ. Что с тем же успехом может быть бесконечным циклом.

Заключение и недостатки

Каким бы увлекательным и разнообразным ни было программирование с ограничениями, у него, безусловно, есть свои недостатки. Каждая проблема, решаемая с помощью программирования в ограничениях, может быть написана в императивном стиле с равной или (как в большинстве случаев) лучшей средой выполнения.

Вполне естественно, что разработчик понимает проблему лучше, чем может описать ее с помощью python-constraint . Очень важно отметить, что программирование с ограничениями в некоторых ситуациях может сэкономить часы и часы времени разработки в обмен на немного худшее время выполнения.

Недавно у меня был реальный пример этого. Моей подруге, которая узнала о существовании Python всего несколько месяцев назад, нужно было решить проблему для исследовательского проекта по физической химии, над которым она работала.

Этому другу нужно было решить следующую проблему:

Попробуйте подумать, как бы вы решили эту проблему, используя императивное программирование.

Я даже не мог придумать идею хорошего решения в императиве. По крайней мере, не за те 5 минут, которые мне потребовались, чтобы решить ее проблему в программировании с ограничениями, буквально в несколько строк кода.

Вот и все. Мы просто не добавляли никаких ограничений, и программа сгенерировала для нас все приемлемые комбинации. В ее случае минимальная разница во времени выполнения этой программы не имеет такого большого значения, как то, насколько быстро она была написана и насколько она удобочитаема.

Еще одна вещь, которую следует отметить, заключается в том, что python-constraint может делать больше, чем просто бездумно проверять, соответствует ли комбинация всем ограничениям.

Реализованы возможности обратного отслеживания (и рекурсивного обратного отслеживания), а также средство решения проблем, основанное на теории минимума конфликтов. Их можно передать в качестве аргумента .Problem() , например .Problem(BacktrackingSolver) , остальное делается так же, как в примерах выше.

Список встроенных ограничений

Имя ограничения Описание ограничения

ВсеРазличныеОграничение Обеспечивает, чтобы значения всех заданных переменных были разными AllEqualConstraint Обеспечивает равенство значений всех заданных переменных MaxSumConstraint Обеспечивает, чтобы значения заданных переменных суммировались до заданной суммы ExactSumConstraint Обеспечивает, чтобы значения заданных переменных суммировались точно до заданной суммы MinSumConstraint Ограничение, требующее, чтобы значения заданных переменных суммировались, по крайней мере, с заданной суммой. InSetConstraint Ограничение, устанавливающее, что значения данных переменных присутствуют в данном наборе NotInSetConstraint Ограничение, устанавливающее, что значения данных переменных не присутствуют в данном наборе SomeInSetConstraint Ограничение, устанавливающее, что хотя бы некоторые из значений данных переменных должны присутствовать в данном наборе. SomeNotInSetConstraint Ограничение, устанавливающее, что по крайней мере некоторые из значений данных переменных не должны присутствовать в данном наборе.

При использовании ограничений, которые могут принимать список множителей в качестве параметра (например, ExactSum или MinSum ), постарайтесь явно указать порядок или переменные, если это необходимо, как мы это сделали в примере E

Заключение

Программирование с ограничениями великолепно с точки зрения удобочитаемости и простоты разработки определенных программ, но делает это за счет времени выполнения. Разработчик должен решить, что для него важнее для конкретной проблемы.