Pyintervals 是一個用于數值區間計算的模塊，比如我們想要判斷一個數值是否處于一個、或者一系列區間范圍內，就可以使用Pyintervals模塊取締IF-ELSE語句以達到簡化代碼的目的。

如果你想一次性生成上千個區間閾值并進行數值區間判斷，或根據數值生成成百上千個分類，那么這個模塊就是你的最佳選擇。

1.準備

開始之前，你要確保Python和pip已經成功安裝在電腦上，如果沒有，可以訪問這篇文章：超詳細Python安裝指南 進行安裝。

**(可選1) **如果你用Python的目的是數據分析，可以直接安裝Anaconda：Python數據分析與挖掘好幫手—Anaconda，它內置了Python和pip.

**(可選2) **此外，推薦大家用VSCode編輯器，它有許多的優點：Python 編程的最好搭檔—VSCode 詳細指南。

請選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴 ：

1. Windows 環境 打開 Cmd (開始-運行-CMD)。
2. MacOS 環境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install pyinterval

2.基本使用

使用Pyinterval做區間判斷是非常簡單的：

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

此外，你還可以構建一個多區間：

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

interval.hall 方法還可以將多個區間合并，取其最小及最大值為邊界：

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

區間并集計算：

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.生成多個閾值區間

如果你在做深度學習訓練分類任務，你的分類數量比較多，達到了上百個，請不要傻傻地使用IF-ELSE, 下面教你使用四行代碼生成上百個閾值區間。

假設你的值區間分布在0,1之間，每個閾值范圍為0.005，并有正負兩個方向。下面這4行代碼就能非常簡單地實現你想要的區間閾值：

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])

有了這個閾值，區間，你想要畫分類就非常簡單了，下面是一個簡單示例，實際工作中要因不同應用場景改變使用方式。

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

Pyintervals對于正在做大規模分類任務的同學而言是非常好用的模塊，建議有需要的朋友可以試一試。其他同學也可以收藏點贊記錄一下，說不定未來也會有應用場景呢！