本文简要介绍 python 语言中 numpy.ma.clip
的用法。
用法:
ma.clip(*args, **kwargs) = <numpy.ma.core._convert2ma object>
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
。- 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。
- clipped_array: MaskedArray
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。
参数:
返回:
注意:
什么时候a_min大于a_max,numpy.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])
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注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.ma.clip。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。