整数をある範囲にクランプする方法は？

私は次のコードを持っています：

new_index = index + offset
if new_index < 0:
    new_index = 0
if new_index >= len(mylist):
    new_index = len(mylist) - 1
return mylist[new_index]

基本的に、私は新しいインデックスを計算し、それを使用してリストからいくつかの要素を見つけます。インデックスがリストの境界内にあることを確認するために、これらの2つのifステートメントを4行に分割して記述する必要がありました。それはかなり冗長で、少し醜いです...あえて言ってください、それは非常に非Pythonicです。

他にもっとシンプルでコンパクトなソリューションはありますか？（そしてもっとpythonic）

はい、if else1行で使用できることはわかっていますが、判読できません。

new_index = 0 if new_index < 0 else len(mylist) - 1 if new_index >= len(mylist) else new_index

またmax()、min()一緒にチェーンできることも知っています。よりコンパクトですが、タイプを間違えた場合、バグを見つけるのは少しあいまいで、わかりにくく感じます。言い換えれば、私はそれが非常に簡単であるとは思いません。

new_index = max(0, min(new_index, len(mylist)-1))

実際、これはかなり明確です。多くの人々はそれをすぐに学びます。あなたはそれらを助けるためにコメントを使用することができます。

new_index = max(0, min(new_index, len(mylist)-1))

sorted((minval, value, maxval))[1]

例えば：

>>> minval=3
>>> maxval=7
>>> for value in range(10):
...   print sorted((minval, value, maxval))[1]
... 
3
3
3
3
4
5
6
7
7
7

ここに多くの興味深い答えがありますが、ほぼ同じですが...どちらが速いですか？

import numpy
np_clip = numpy.clip
mm_clip = lambda x, l, u: max(l, min(u, x))
s_clip = lambda x, l, u: sorted((x, l, u))[1]
py_clip = lambda x, l, u: l if x < l else u if x > u else x

>>> import random
>>> rrange = random.randrange
>>> %timeit mm_clip(rrange(100), 10, 90)
1000000 loops, best of 3: 1.02 µs per loop

>>> %timeit s_clip(rrange(100), 10, 90)
1000000 loops, best of 3: 1.21 µs per loop

>>> %timeit np_clip(rrange(100), 10, 90)
100000 loops, best of 3: 6.12 µs per loop

>>> %timeit py_clip(rrange(100), 10, 90)
1000000 loops, best of 3: 783 ns per loop

paxdiabloはそれを持っています！、プレーンol 'pythonを使用します。派手なバージョンは、おそらく驚くことではないが、ロットの中で最も遅い。おそらくそれは、他のバージョンが引数を順序付けるだけの配列を探しているためです。

numpy.clipを参照してください：

index = numpy.clip(index, 0, len(my_list) - 1)

チェーンmax()とmin()一緒に私が見た通常のイディオムです。読みにくい場合は、操作をカプセル化するヘルパー関数を記述します。

def clamp(minimum, x, maximum):
    return max(minimum, min(x, maximum))

私の最愛の読みやすいPython言語はどうなりましたか？:-)

真剣に、それを関数にしてください：

def addInRange(val, add, minval, maxval):
    newval = val + add
    if newval < minval: return minval
    if newval > maxval: return maxval
    return newval

次に、次のように呼び出します。

val = addInRange(val, 7, 0, 42)

または、自分で計算を行う、よりシンプルで柔軟なソリューション：

def restrict(val, minval, maxval):
    if val < minval: return minval
    if val > maxval: return maxval
    return val

x = restrict(x+10, 0, 42)

必要に応じて、最小/最大をリストにして、「数学的に純粋」に見えるようにすることもできます。

x = restrict(val+7, [0, 42])

これは私にはもっとpythonicのようです：

>>> def clip(val, min_, max_):
...     return min_ if val < min_ else max_ if val > max_ else val

いくつかのテスト：

>>> clip(5, 2, 7)
5
>>> clip(1, 2, 7)
2
>>> clip(8, 2, 7)
7

コードが扱いにくいと思われる場合は、関数が役立ちます。

def clamp(minvalue, value, maxvalue):
    return max(minvalue, min(value, maxvalue))

new_index = clamp(0, new_index, len(mylist)-1)

頻繁に適用しない限り、そのような小さなタスクの関数を作成しないでください。コードが煩雑になります。

個々の値：

min(clamp_max, max(clamp_min, value))

値のリストの場合：

map(lambda x: min(clamp_max, max(clamp_min, x)), values)