less模块——布尔值

在less模块中,只有true代表真值,其它的所有值都表示假

.test(@a)when(@a){                 //less
    color: red;
}
.test(@a)when(@a=true){
    color: black;
}
div{
    .test(123)
}
span{
    .test(true)
}
span {                    //css
  color: red;
  color: black;
}


### 如何用 Python 实现分段函数的计算 分段函数是一种常见的数学模型,其特点是根据不同范围内的输入值采用不同的表达式。在 Python 中可以通过 `if-else` 条件语句或者字典映射等方式实现分段函数的计算逻辑。 #### 方法一:使用 `if-else` 语句 这是最直观的方式之一,适用于简单的分段函数定义。以下是具体代码示例: ```python def piecewise_function(x): if x < 0: result = -x # 当 x 小于 0 时,取相反数 elif 0 <= x < 10: result = x ** 2 # 当 x 在 [0, 10) 范围内,返回平方值 else: result = 2 * x + 3 # 当 x 大于等于 10 时,线性变换 return result # 测试不同区间的值 print(piecewise_function(-5)) # 输出 5 print(piecewise_function(5)) # 输出 25 print(piecewise_function(15)) # 输出 33 ``` 上述代码展示了如何利用条件分支结构处理多个区间的情况[^1]。 --- #### 方法二:基于字典的动态映射 对于更复杂的场景或需要频繁修改规则的情形,可以考虑将各区间对应的逻辑封装到函数中并通过字典管理这些关系。这种方法提高了可维护性和扩展性。 ```python def func_for_x_less_than_zero(x): return -x def func_for_x_between_zero_and_ten(x): return x ** 2 def func_for_x_greater_equal_ten(x): return 2 * x + 3 # 定义边界和对应的操作 rules = [ (lambda x: x < 0, func_for_x_less_than_zero), (lambda x: 0 <= x < 10, func_for_x_between_zero_and_ten), (lambda x: x >= 10, func_for_x_greater_equal_ten) ] def dynamic_piecewise_function(x): for condition, func in rules: if condition(x): # 如果满足某个条件,则调用相应的函数 return func(x) # 测试相同的数据点 print(dynamic_piecewise_function(-5)) # 输出 5 print(dynamic_piecewise_function(5)) # 输出 25 print(dynamic_piecewise_function(15)) # 输出 33 ``` 这种方式不仅清晰明了,而且便于后续调整各个子区间的业务逻辑[^2]。 --- #### 方法三:借助第三方库 NumPy 的矢量化操作 如果目标是对数组类型的大量数据执行同样的分段运算,那么引入科学计算工具包会更加高效便捷。例如,NumPy 提供了一种简洁优雅的方式来完成这一任务——即运用布尔索引来区分每一段并分别赋值。 ```python import numpy as np def vectorized_piecewise_function(x_array): y = np.zeros_like(x_array, dtype=float) mask_1 = x_array < 0 y[mask_1] = -x_array[mask_1] mask_2 = (x_array >= 0) & (x_array < 10) y[mask_2] = x_array[mask_2] ** 2 mask_3 = x_array >= 10 y[mask_3] = 2 * x_array[mask_3] + 3 return y test_data = np.array([-7, 8, 12]) result = vectorized_piecewise_function(test_data) print(result) # 输出 [ 7. 64. 27. ] ``` 此方法特别适合批量处理大规模数值型数据集的应用场合[^3]。 --- ### 总结 以上介绍了三种主流技术路线用于解决 Python 下的分段函数求解问题,分别是基础控制流语法、高级抽象设计模式以及高性能矩阵化算法框架支持下的解决方案。开发者可以根据实际需求灵活选用合适的策略组合起来构建自己的程序模块
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