列出理解一行的解决方案

color_array_new = [int((((x - min(node_sizes)) * 99) / (max(node_sizes) - min(node_sizes))) + 1) for x in node_sizes]

完整版

def colour_specter(waste_amount):
color_array = []
OldRange = max(waste_amount) - min(waste_amount)
NewRange = 99
for number_value in waste_amount:
    NewValue = int((((number_value - min(waste_amount)) * NewRange) / OldRange) + 1)
    color_array.append(NewValue)
print(color_array)
return color_array

捷径/简化方案

 NewRange/OldRange = Handy multiplicand or HM
 Convert OldValue in OldRange to NewValue in NewRange = 
 (OldValue - OldMin x HM) + NewMin

韦恩

使用Numpy和interp函数，你可以将你的值从旧范围转换为新范围:

>>> import numpy as np
>>> np.interp(0, [-16000,16000], [0,100])
50.0

你也可以尝试映射一个值列表:

>>> np.interp([-16000,0,12000] ,[-16000,16000], [0,100])
array([ 0. , 50. , 87.5])

在由PenguinTD提供的清单中，我不明白为什么范围是颠倒的，它不需要颠倒范围就能工作。线性范围转换基于线性方程Y=Xm+n，其中m和n是从给定的范围推导出来的。与其将范围称为min和max，不如将它们称为1和2。所以公式是:

Y = (((X - x1) * (y2 - y1)) / (x2 - x1)) + y1

当X=x1时Y=y1，当X=x2时Y=y2。X1, x2, y1和y2可以取任意正值或负值。在宏中定义表达式使其更有用，它可以与任何参数名称一起使用。

#define RangeConv(X, x1, x2, y1, y2) (((float)((X - x1) * (y2 - y1)) / (x2 - x1)) + y1)

在所有实参都是整数值的情况下，浮点强制转换将确保浮点除法。 根据应用程序的不同，可能不需要检查x1=x2和y1==y2的范围。

Java版本

不管你喂它什么，它都能工作!

我把所有内容都展开了，这样便于学习。当然，最后舍入是可选的。

    private long remap(long p, long Amin, long Amax, long Bmin, long Bmax ) {

    double deltaA = Amax - Amin;
    double deltaB = Bmax - Bmin;
    double scale  = deltaB / deltaA;
    double negA   = -1 * Amin;
    double offset = (negA * scale) + Bmin;
    double q      = (p * scale) + offset;
    return Math.round(q);

}

我写了一个函数用R来做这个，方法和上面一样，但是我需要在R中做很多次，所以我想分享一下，以防它对任何人有帮助。

convertRange <- function(
  oldValue,
  oldRange = c(-16000.00, 16000.00), 
  newRange = c(0, 100),
  returnInt = TRUE # the poster asked for an integer, so this is an option
){
  oldMin <- oldRange[1]
  oldMax <- oldRange[2]
  newMin <- newRange[1]
  newMax <- newRange[2]
  newValue = (((oldValue - oldMin)* (newMax - newMin)) / (oldMax - oldMin)) + newMin
  
  if(returnInt){
   return(round(newValue))
  } else {
   return(newValue)
  }
}