Python if-else 代码样式，用于减少舍入 float 的代码

Question

有没有更短、更易读的代码风格来解决这个问题？我正在尝试将一些浮点值分类到区域间文件夹中。

def classify(value):   
    if value < -0.85 and value >= -0.95:
        ts_folder = r'\-0.9'
    elif value < -0.75 and value >= -0.85:
        ts_folder = r'\-0.8'
    elif value < -0.65 and value >= -0.75:
        ts_folder = r'\-0.7'    
    elif value < -0.55 and value >= -0.65:
        ts_folder = r'\-0.6'   
    elif value < -0.45 and value >= -0.55:
        ts_folder = r'\-0.5'  
    elif value < -0.35 and value >= -0.45:
        ts_folder = r'\-0.4'
    elif value < -0.25 and value >= -0.35:
        ts_folder = r'\-0.3'
    elif value < -0.15 and value >= -0.25:
        ts_folder = r'\-0.2'
    elif value < -0.05 and value >= -0.15:
        ts_folder = r'\-0.1'
    elif value < 0.05 and value >= -0.05:
        ts_folder = r'\0.0'
    elif value < 0.15 and value >= 0.05:
        ts_folder = r'\0.1'
    elif value < 0.25 and value >= 0.15:
        ts_folder = r'\0.2'
    elif value < 0.35 and value >= 0.25:
        ts_folder = r'\0.3'
    elif value < 0.45 and value >= 0.35:
        ts_folder = r'\0.4'
    elif value < 0.55 and value >= 0.45:
        ts_folder = r'\0.5'
    elif value < 0.65 and value >= 0.55:
        ts_folder = r'\0.6'
    elif value < 0.75 and value >= 0.65:
        ts_folder = r'\0.7'  
    elif value < 0.85 and value >= 0.75:
        ts_folder = r'\0.8'
    elif value < 0.95 and value >= 0.85:
        ts_folder = r'\0.9'

    return ts_folder

Answer 1

具体解决方案

没有包罗万象的解决方案，但在您的情况下，您可以使用以下表达式。

ts_folder = r'\{:.1f}'.format(round(value, 1))

一般解决方案

如果您确实需要某种概括，请注意任何非线性模式都会带来麻烦。不过，有一种方法可以缩短代码。

def classify(key, intervals):
    for lo, hi, value in intervals:
        if lo <= key < hi:
            return value
    else:
        ... # return a default value or None

# A list of tuples (lo, hi, key) which associates any value in the lo to hi interval to key
intervals = [
    (value / 10 - 0.05, value / 10 + 0.05, r'\{:.1f}'.format(value / 10))
    for value in range(-9, 10)
]

value = -0.73

ts_folder = classify(value, intervals) # r'\-0.7'

请注意，对于某些 float rounding error，上述内容仍然不完全安全。 .您可以通过手动输入 intervals 列表而不是使用推导来增加精度。

连续间隔

如果您的数据中的间隔是连续的，即它们之间没有间隙，如您的示例所示，那么我们可以使用一些优化。也就是说，我们只能将每个区间的上界存储在列表中。然后通过保持这些排序，我们可以使用 bisect进行高效查找。

import bisect

def value_from_hi(hi):
    return r'\{:.1f}'.format(hi - 0.05)

def classify(key, boundaries):
    i = bisect.bisect_right(boundaries, key)
    if i < len(boundaries):
        return value_from_hi(boundaries[i])
    else:
        ... # return some default value

# Sorted upper bounds
boundaries = [-0.85, -0.75, -0.65, -0.55, -0.45, -0.35, -0.25, -0.15, -0.05,
              0.05, 0.15, 0.25, 0.35, 0.45, 0.55, 0.65, 0.75, 0.85, 0.95]

ts_folder = classify(-0.32, boundaries) # r'\-0.3'

重要提示:选择使用上限和 bisect_right 是因为您的示例中排除了上限。如果排除了下界，那么我们将不得不使用带有 bisect_left 的那些。

另请注意，您可能希望以某种特殊方式处理超出范围 [-0.95, 0.95[ 的数字，并注意将这些数字留给 bisect。