Python numpy clip用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.clip 的用法。

用法:

numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None, **kwargs)

剪辑(限制)数组中的值。

给定一个区间，区间外的值被裁剪到区间边。例如，如果指定间隔[0, 1]，则小于 0 的值变为 0，大于 1 的值变为 1。

相当于但比 np.minimum(a_max, np.maximum(a, a_min)) 快。

不执行检查以确保 a_min < a_max 。

参数：

a： array_like

包含要剪辑的元素的数组。

a_min, a_max： 数组 或无

最小值和最大值。如果None, 对相应的边不进行裁剪。只有其中之一a_min和a_max也许None.两者都针对a.

out： ndarray，可选

结果将被放置在这个数组中。它可能是就地裁剪的输入数组。 out 必须具有正确的形状以保存输出。它的类型被保留。

**kwargs：

对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回：

clipped_array： ndarray

包含 a 元素的数组，但其中值 < a_min 被替换为 a_min，而那些 > a_max 被替换为 a_max。

注意：

什么时候a_min大于a_max,clip返回一个数组，其中所有值都等于a_max，如第二个示例所示。

例子：

>>> a = np.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.clip(a, 1, 8)
array([1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8])
>>> np.clip(a, 8, 1)
array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> np.clip(a, 3, 6, out=a)
array([3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 6])
>>> a
array([3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 6])
>>> a = np.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.clip(a, [3, 4, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4], 8)
array([3, 4, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8])