有没有一种更简单的方法来为给定 if 条件的变量分配值 - Python？

Posted 2023-02-25

【中文标题】有没有一种更简单的方法来为给定 if 条件的变量分配值 - Python？

【英文标题】：Is there a simpler way to allocate value to a variable given a if condition - Python?

【发布时间】：2012-12-21 04:56:02

【问题描述】：

除了下面的蛮力方法之外，有没有更简单的方法来给给定 if 条件的变量分配值？

方法一：

a, b, c, d = 0.03,0.4,0.055,0.7
x = 0.2

if a < x:
  a = x
if b < x:
  b = x
if c < x:
  c = x
if d < x:
  d = x

【问题讨论】：

您的代码看起来很奇怪。它可能包含错误。你想做什么？

【参考方案1】：

也许：

a, b, c, d = max(a, x), max(b, x), max(c, x), max(d, x)

但如果您有很多变量以完全相同的方式处理，list 可能会更好。

values = [0.03,0.4,0.055,0.7]
x = 0.2

values = [max(v, x) for v in values]

【参考方案2】：

绝对考虑使用numpy.where，这是最有效的方法来处理任何大小的数组和维度：

#your example:
a,b,c,d = 0.03,0.4,0.055,0.7
x = 0.2

#solution
values = numpy.asarray([a, b, c, d])
a,b,c,d = numpy.where(values<x, x, values)

#efficiency becomes clear when
values = numpy.random.rand(1000,100,10)     #any size and number of dimensions
values = numpy.where(values<x, x, values)   #just works fine and efficient

#further developments would be possible, e.g., multiple conditions
values = numpy.where((values>=0.3)&(values<0.7), 0.5, values)

【参考方案3】：

也许，更像 Haskell (zipWith)

from itertools import izip, starmap, repeat

a, b, c, d = starmap(max, izip(repeat(0.2), (0.03, 0.4, 0.055, 0.7)))

一些基本的timeits（darwin 12.2.0，py 2.7.3）：

In [0]: %timeit a,b,c,d = starmap(max, izip(repeat(0.2), (0.03, 0.4, 0.055, 0.7)))
1000000 loops, best of 3: 1.87 us per loop

In [1]: %timeit a,b,c,d = map(max, izip(repeat(0.2), (0.03, 0.4, 0.055, 0.7)))
100000 loops, best of 3: 3.99 us per loop

In [2]: %timeit a,b,c,d = [max(0.2, v) for v in [0.03,0.4,0.055,0.7]]
100000 loops, best of 3: 1.95 us per loop

In [3]: %timeit a,b,c,d = [max(0.2, v) for v in (0.03,0.4,0.055,0.7)]
1000000 loops, best of 3: 1.62 us per loop

结论：

元组的迭代速度比列表快？！？

starmap 胜过地图，尽管 max(values) 比 max(*values) 快 ?!?

【参考方案4】：

尝试：

a = x if a < x else a

b = x if b < x else b

c = x if c < x else c

d = x if d < x else d

【讨论】：

语法错误。 Python 不是 Perl。

为什么是假括号？ Python 不是 C。

这比原来的 IMO 更难阅读，而且要引导的字符更多。我想它节省了一些垂直空间。