Pyintervals 解决你的阈值判断问题-Python 实用宝典

Pyintervals 解决你的阈值判断问题

Pyintervals 是一个用于数值区间计算的模块,比如我们想要判断一个数值是否处于一个、或者一系列区间范围内,就可以使用Pyintervals模块取缔IF-ELSE语句以达到简化代码的目的。

如果你想一次性生成上千个区间阈值并进行数值区间判断,比如根据数值生成成百上千个分类,那么这个模块就是你的最佳选择。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),输入命令安装依赖:

pip install pyinterval

2.基本使用

使用Pyinterval做区间判断是非常简单的:

from interval import interval
a = interval[1,5]
# interval([1.0, 5.0])
print(3 in a)
# True

此外,你还可以构建一个多区间:

from interval import interval
a = interval([0, 1], [2, 3], [10, 15])
print(2.5 in a)
# True

interval.hall 方法还可以将多个区间合并,取其最小及最大值为边界:

from interval import interval
a = interval.hull((interval[1, 3], interval[10, 15], interval[16, 2222]))
# interval([1.0, 2222.0])
print(1231 in a)
# True

区间并集计算:

from interval import interval
a = interval.union([interval([1, 3], [4, 6]), interval([2, 5], 9)])
# interval([1.0, 6.0], [9.0])
print(5 in a)
# True
print(8 in a)
# False

3.生成多个阈值区间

如果你在做深度学习训练分类任务,你的分类数量比较多,达到了上百个,请不要傻傻地使用IF-ELSE, 下面教你使用四行代码生成上百个阈值区间。

假设你的值区间分布在0,1之间,每个阈值范围为0.005,并有正负两个方向。下面这4行代码就能非常简单地实现你想要的区间阈值:

from interval import interval
import numpy as np
threshold_list = np.arange(0.0, 1.0, 0.005)
intervals = [interval([threshold_list[i - 1], threshold_list[i]]) for i in range(1, len(threshold_list))]
intervals += [interval([-threshold_list[i], -threshold_list[i - 1]]) for i in range(len(threshold_list) - 1, 0, -1)]
print(len(intervals))
# 398
print(intervals[0], intervals[-1])
# interval([0.0, 0.005]) interval([-0.005, -0.0])

有了这个阈值,区间,你想要画分类就非常简单了,下面是一个简单示例,实际工作中要因不同应用场景改变使用方式。

target = 0.023
class_labels = {}
for index, interval_ in enumerate(intervals):
    if target in interval_:
        class_labels[target] = index

Pyintervals对于正在做大规模分类任务的同学而言是非常好用的模块,建议有需要的朋友可以试一试。其他同学也可以收藏点赞记录一下,说不定未来也会有应用场景呢!

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

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