Python-сообщество

 import numpy as np
import random
class Composition:
    '''
    класс хранит состав смеси и распределяет состав по 3 группам:
    нормальные парафины, изопарафины и водород в зависимости от
    температуры кипения компонент
    '''
    def __init__(self, composition):
        # self.level_composition = 0
        self._criterion_h2 = [-252.9]
        self._criterion_norm = [-161.5, -89, -
                                42, -1, 36.07, 68, 98.42, 125, 151, 174.1, 196]
        self._criterion_izo = [-11.7,
                               27.85, 36.1, 36.1, 60, 60.3, 99]
        self.full_components = composition['x']
        self.full_composition = [composition['y']]
        # данные для расчета кривых в которых нет компонет с нулевым значением
        self.full_izo, self.full_norm, self.full_h2 = self.paraphine_distribution()
        # полный набор данных
        self.izo, self.norm, self.h2 = self.paraphine_full_distribution()
        # распределение состава по классам
        # всего классов 12 но индексация начинается с 0
        self.max_count = max(len(self.izo['x']), len(
            self.norm), len(self.h2))
        if self.max_count >= 12:
            self.max_count = 11
        self.izo_class = [x for x in np.linspace(
            self.izo['x'][0], self.izo['x'][-1],
            self.max_count)
        ]
        self.norm_class = [x for x in np.linspace(
            self.norm['x'][0],
            self.norm['x'][-1], self.max_count)]
        self.h2_class = [x for x in np.linspace(
            self.h2['x'][0], self.h2['x'][-1], self.max_count)]
    def get_class_distribution(self, component):
        '''
            поиск копмонента среди групп: нормальных, изо и водорода,
            возвращая его индекс среди группы
        '''
        if component in self.izo['x']:
            for i in range(0, len(self.izo_class)-1):
                if self.izo_class[i] <= component < self.izo_class[i+1]:
                    return i
            return len(self.izo_class)-1
        elif component in self.norm['x']:
            k = len(self.norm_class)
            for i in range(0, len(self.norm_class)-2):
                if self.norm_class[i] <= component < self.norm_class[i+1]:
                    return i
            return len(self.norm_class)-1
        elif component == -252.9:
            return 2
    def paraphine_distribution(self):
        '''
            распределение всего состава по 3 группам: нормальные парафины, 
            изопарафины и водород. Учитываются компоненты, частота появления 
            которых не равно нулю
            :param composition: входные данные
            :type composition: calculate_file
        '''
        izo_component = []
        izo_quantity = []
        norm_component = []
        norm_quantity = []
        h2_component = [x for x in np.linspace(-300, -250, 6)]
        h2_quantity = [random.randint(0, 30) for x in range(0, 6)]
        h2_quantity[2] = 100
        for i, item in enumerate(self.full_components):
            if self.full_composition[-1][i] != 0:
                if item in self._criterion_norm:
                    norm_component.append(item)
                    norm_quantity.append(self.full_composition[-1][i])
                elif item in self._criterion_izo:
                    izo_component.append(item)
                    izo_quantity.append(self.full_composition[-1][i])
        izo_composition = {
            'x': np.array(izo_component),
            'y': np.array(izo_quantity)
        }
        norm_comosition = {
            'x': np.array(norm_component),
            'y': np.array(norm_quantity)
        }
        h2_composition = {
            'x': np.array(h2_component),
            'y': np.array(h2_quantity)
        }
        return izo_composition, norm_comosition, h2_composition
    def paraphine_full_distribution(self):
        '''
        распределение всего состава по 3 группам: нормальные парафины,
        изопарафины и водород учитываются все компоненты
        :param composition: входные данные
        :type composition: calculate_file
        '''
        izo_component = []
        izo_quantity = []
        norm_component = []
        norm_quantity = []
        h2_component = [x for x in np.linspace(-300, -250, 6)]
        h2_quantity = [random.randint(0, 30) for x in range(0, 6)]
        h2_quantity[2] = 100
        for i, item in enumerate(self.full_components):
            if self.full_composition[-1][i] == 0:
                if item in self._criterion_norm:
                    norm_component.append(item)
                    norm_quantity.append(self.full_composition[-1][i])
                elif item in self._criterion_izo:
                    izo_component.append(item)
                    izo_quantity.append(self.full_composition[-1][i])
        izo_composition = {
            'x': np.array(izo_component),
            'y': np.array(izo_quantity)
        }
        norm_comosition = {
            'x': np.array(norm_component),
            'y': np.array(norm_quantity)
        }
        h2_composition = {
            'x': np.array(h2_component),
            'y': np.array(h2_quantity)
        }
        return izo_composition, norm_comosition, h2_composition

 def _paraphine(self, test):
        ....
       if test(i):
              ....
        ....
 
def paraphine_distribution(self):
       return self._paraphine(self.full_composition[-1][i] != 0)
 
def paraphine_full_distribution(self):
      return self._paraphine(self.full_composition[-1][i] == 0)

 izo_composition = {
            'x': np.array(izo_component),
            'y': np.array(izo_quantity)
        }

 (self.izo_x, __), (self.norm_x, __), (self.h2_x, __) = self.paraphine_full_distribution()

  self.max_count = max(len(self.izo['x']), len(self.norm), len(self.h2))