分割这条线的最pythonic方式？答案

【问题标题】：Most pythonic way to split this line?分割这条线的最pythonic方式？
【发布时间】：2019-03-06 18:14:43
【问题描述】：

我正在尝试将值从 0 到 15 的数组重新分类为从 0 到 5 的新值。

我的条件如下：

con1 = np.in1d(arr, [0, 11, 13, 15]).reshape((y, x))  # new val 0
con2 = np.in1d(arr, [1, 2, 3, 4, 5]).reshape((y, x))  # new val 1
con3 = (arr == 6) | (arr == 7)                        # new val 2
con4 = (arr == 8) | (arr == 9)                        # new val 3
con5 = (arr == 10)                                    # new val 4
con6 = (arr == 12) | (arr == 14)                      # new val 5

我在python中有以下行

return np.where(con1, 0, np.where(con2, 1, np.where(con3, 2, np.where(con4, 3, np.where(con5, 4, np.where(con6, 5, arr))))))

128 个字符长（包括函数内部的缩进）。 PEP8 建议行不应超过 79 个字符。但是，我不确定在保持可读性的同时将此行拆分为多行的最佳方法是什么。

我尝试了两个选项，但它们似乎难以阅读。

选项 1：

return np.where(con1, 0, np.where(
    con2, 1, np.where(
        con3, 2, np.where(
            con4, 3, np.where(
                con5, 4, np.where(
                    con6, 5, arr))))))

选项 2：

return np.where(con1, 0, 
                np.where(con2, 1, 
                         np.where(con3, 2, 
                                  np.where(con4, 3, 
                                           np.where(con5, 4, 
                                                    np.where(con6, 5, arr)
                                                    )))))

【问题讨论】：

con1等是什么？
这似乎是一个代码审查问题：)
使用循环，卢克

标签： python numpy pep8 pep

【解决方案1】：

您可以分别进行所有操作。这更具可读性，因为您可以逐步进行操作。

filtered_result = np.where(con6, 5, arr)
filtered_result = np.where(con5, 4, filtered_result)
filtered_result = np.where(con4, 3, filtered_result)
filtered_result = np.where(con3, 2, filtered_result)
filtered_result = np.where(con2, 1, filtered_result)
filtered_result = np.where(con1, 0, filtered_result)

return filtered_result

要坚持使用 pep8，这就是您所要求的，那么这就是要走的路

编辑

for 循环也将显着减少重复性并且仍然可读。

connections = iter((con6, con5, con4, con3, co2, con1, con0))
filters = range(len(connections)-2, 0 -1)

filtered_result = np.where(next(connections), next(filters), arr)

for n, con, in zip(filters, connections):
    filtered_result = np.where(con, n, filtered_result)

return filtered_result

【讨论】：

您甚至可能想使用for 循环覆盖enumerate([con6, con5, ...]) 之类的东西
我会在里面做广告
我认为如果我分开调用我会遇到重叠值的问题，但事实并非如此。循环是个好主意，感谢您的回答！

【解决方案2】：

可能不会更易读，但你可以试试reduce：

from functools import reduce

def some_func():

    ... some code maybe ...

    args = [con1, con2, con3, con4, con5, con6]
    return reduce(
            lambda prev_arg, new_arg: np.where(*new_arg, prev_arg), 
            enumerate(args[:-1]), 
            np.where(args[-1], len(args)-1, arr)
        )

【讨论】：