Python字典选择

我有一个字典，其值表示一个数字范围：

{'1': [0, 11], '2': [12, 23], '3': [24, 35], '4': [36, 41], '5': [42, 47], '6': [48, 53], '7': [54, 58], '8': [59, 64], '9': [65, 70], '10': [71, None]}

如果我想搜索一个特定的值，比如说33。。。 如何获取与包含索引的值范围匹配的索引

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我希望返回索引3，因为在上面的示例中，33包含在键对

'3'：[24，35]

中的24和35之间。假设此函数接受一个字典

d

和您要查找的值

v

def find_range_key(d, v):
    for key, vrange in d.items():
        if vrange[0] <= v <= vrange[1]:
            return key
    return -1

def find_range_键（d，v）：
对于键，在d.items（）中设置vrange：
如果vrange[0]更新为处理None（如果另一个int是您的i值）：

i = 33
for k, v in d.items():
    if None not in v:
        if i in range(v[0],v[1]+1):
            print(k)
    elif i in v:
        print(k)

您的问题不清楚，但根据我的理解，此代码将起作用

test = {'1': [0, 11], 
        '2': [12, 23], 
        '3': [24, 35], 
        '4': [36, 41], 
        '5': [42, 47], 
        '6': [48, 53], 
        '7': [54, 58], 
        '8': [59, 64], 
        '9': [65, 70], 
        '10': [71, None]}
objective_val = 33

for key, value in test.items():
    if objective_val >= value[0] and objective_val <= value[1]:
        print(key)

这里有一个简单的解决方案

import numpy as np

d = {'1': [0, 11],
     '2': [12, 23],
 '3': [24, 35],
 '4': [36, 41],
 '5': [42, 47],
 '6': [48, 53],
 '7': [54, 58],
 '8': [59, 64],
 '9': [65, 70],
 '10': [71, None]}

# get labels and bin edges
labels, bins = zip(*d.items())

# get bin boundaries in a form to use in digitize function
bin_boundaries = [bin[0] for bin in bins[:-1]] + [bins[-1][0], np.inf]

# get bin number as an offset
index = np.digitize(33, bin_boundaries) - 1

# the answer
labels[index]

为什么输入为33时输出为3？您是说要在字典中搜索一个值，然后返回与该值关联的键？旁注：字典没有索引。不清楚您是在谈论字典中列表的索引还是字典的键。是的，这是正确的，它们是值的范围，我只是在发现错误时更新它。例如，33在24-35范围内，因此返回索引3。这似乎是一个简单的练习，那么您在代码中是如何以及在哪里被卡住的？如果您不共享代码，我们将无法帮助您。我将打赌这会引发错误，因为您没有调用
.items（）
是的，现在已修复。键的行
，test.items（）中的值：
将迭代字典中的每个键，然后if语句检查它是否在每个范围内，然后在满足条件时打印该键。
import numpy as np

d = {'1': [0, 11],
     '2': [12, 23],
 '3': [24, 35],
 '4': [36, 41],
 '5': [42, 47],
 '6': [48, 53],
 '7': [54, 58],
 '8': [59, 64],
 '9': [65, 70],
 '10': [71, None]}

# get labels and bin edges
labels, bins = zip(*d.items())

# get bin boundaries in a form to use in digitize function
bin_boundaries = [bin[0] for bin in bins[:-1]] + [bins[-1][0], np.inf]

# get bin number as an offset
index = np.digitize(33, bin_boundaries) - 1

# the answer
labels[index]