ivalutils 0.8.1

创建间隔

最简单的方法是不带参数调用Interval类，导致两个端点都是无限的：

>>> ival = Interval()
>>> ival
Interval()
>>> str(ival)
'(-inf .. +inf)'

为了获得更有用的间隔，有必要指定至少一个端点：

>>> ival = Interval(LowerClosedLimit(0))
>>> ival
Interval(lower_limit=Limit(True, 0, True))
>>> str(ival)
'[0 .. +inf)'

>>> ival = Interval(upper_limit=UpperClosedLimit(100.))
>>> ival
Interval(upper_limit=Limit(False, 100.0, True))
>>> str(ival)
'(-inf .. 100.0]'

>>> ival = Interval(LowerClosedLimit(0), UpperOpenLimit(27))
>>> ival
Interval(lower_limit=Limit(True, 0, True), upper_limit=Limit(False, 27, False))
>>> str(ival)
'[0 .. 27)'

任何定义总排序的类型都可以用于限制：

>>> ClosedInterval('a', 'zzz')
Interval(lower_limit=Limit(True, 'a', True), upper_limit=Limit(False, 'zzz', True))

几个工厂函数可以用作快捷方式。例如：

>>> LowerClosedInterval(30)
Interval(lower_limit=Limit(True, 30, True))
>>> UpperOpenInterval(0)
Interval(upper_limit=Limit(False, 0, False))
>>> ClosedInterval(1, 3)
Interval(lower_limit=Limit(True, 1, True), upper_limit=Limit(False, 3, True))
>>> ChainableInterval(0, 5)
Interval(lower_limit=Limit(True, 0, True), upper_limit=Limit(False, 5, False))

区间运算

可以通过属性检索间隔的限制：

>>> ival = ClosedInterval(0, 100)
>>> ival.lower_limit
Limit(True, 0, True)
>>> ival.upper_limit
Limit(False, 100, True)
>>> ival.limits
(Limit(True, 0, True), Limit(False, 100, True))

有几种方法可用于测试区间的细节。例如：

>>> ival.is_bounded()
True
>>> ival.is_finite()
True
>>> ival.is_left_open()
False

可以测试间隔是否包含值：

>>> 74 in ival
True
>>> -4 in ival
False

可以比较区间：

>>> ival2 = LowerOpenInterval(100)
>>> ival3 = LowerClosedInterval(100)
>>> ival < ival2
True
>>> ival < ival3
True
>>> ival2 < ival3
False
>>> ival2 == ival3
False
>>> ival3 < ival2
True
>>> ival2.is_adjacent(ival3)
False
>>> ival3.is_adjacent(ival2)
False
>>> ival4 = UpperClosedInterval(100)
>>> ival4.is_adjacent(ival2)
True
>>> ival.is_overlapping(ival3)
True
>>> ival.is_subset(ival4)
True

创建相邻区间的序列

IntervalChain类用于创建相邻区间的序列：

>>> ic = IntervalChain(('a', 'd', 'g', 'z'))
>>> ic
IntervalChain(('a', 'd', 'g', 'z'))

默认是创建一个区间序列，它是下界和上无限的，并且包含下闭区间：

>>> str(ic)
"[['a' .. 'd'), ['d' .. 'g'), ['g' .. 'z'), ['z' .. +inf)]"

通过指定附加参数，您可以确定将关闭哪些端点以及是否将添加下限和/或上限无限端点：

>>> ic = IntervalChain(('a', 'd', 'g', 'z'), lower_closed = False, add_lower_inf=True, add_upper_inf=False)
>>> str(ic)
"[(-inf .. 'a'], ('a' .. 'd'], ('d' .. 'g'], ('g' .. 'z']]"

区间链上的操作

区间链可以像列表一样被索引和迭代……：

>>> ic[2]
Interval(lower_limit=Limit(True, 'd', False), upper_limit=Limit(False, 'g', True))
>>> [ival.upper_limit.value for ival in ic]
['a', 'd', 'g', 'z']

…并且可以搜索包含指定值的区间的索引：

>>> ic.map2idx('b')
1
>>> ic.map2idx('a')
0
>>> ic.map2idx('aa')
1

创建区间映射

IntervalMapping类用于创建从间隔到任意值的映射。

可以通过给出一个 IntervalChain 和一系列相关值来创建实例……：

>>> im1 = IntervalMapping(IntervalChain((0, 300, 500, 1000)), (0., .10, .15, .20))

……或一系列限制值和一系列相关值……：

>>> im2 = IntervalMapping((0, 300, 500, 1000), (0., .10, .15, .20))

… 或一系列元组，每个元组都有一个限制值和一个关联值：

>>> im3 = IntervalMapping(((0, 0.), (300, .10), (500, .15), (1000, .20)))
>>> im1 == im2 == im3
True

IntervalMappings 上的操作

区间映射的行为类似于普通映射：

>>> list(im3.keys())
[Interval(lower_limit=Limit(True, 0, True), upper_limit=Limit(False, 300, False)),
 Interval(lower_limit=Limit(True, 300, True), upper_limit=Limit(False, 500, False)),
 Interval(lower_limit=Limit(True, 500, True), upper_limit=Limit(False, 1000, False)),
 Interval(lower_limit=Limit(True, 1000, True))]
>>> list(im3.values())
[0.0, 0.1, 0.15, 0.2]
>>> im3[Interval(lower_limit=Limit(True, 300, True), upper_limit=Limit(False, 500, False))]
0.1

此外，可以查找与包含给定值的区间关联的值：

>>> im3.map(583)
0.15

作为捷径，区间映射可以像函数一样使用：

>>> im3(412)
0.1

区间映射的用例例如：

• 根据订单价值确定要应用的折扣，

• 根据客户的销售营业额对客户进行评级，

• 根据居民数量对城市进行分类，

• 将预订日期映射到会计期间，

• 对离散范围内的测量值进行分组。

有关更多详细信息，请参阅 GitHub 或http://ivalutils.readthedocs.io上的文档。

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