Numpy 的 clip(~)
方法用于确保输入数组的值位于特定范围之间。
参数
1. a
| array_like
输入数组。
2. a_min
| scalar
或 array_like
或 None
要剪辑的下限。小于 a_min
的值将被 a_min
替换。您可以通过设置 None
忽略下限。
3. a_max
| scalar
或 array_like
或 None
要剪辑的上限。大于 a_max
的值将被 a_max
替换。您可以通过设置 None
来忽略上限。
返回值
一个 Numpy 数组,其中输入数组的值根据您的参数进行裁剪。
例子
指定下限和上限
x = np.array([1,2,3,4,5])
np.clip(x, 2, 4)
array([2, 2, 3, 4, 4])
请注意值 1
被剪切为 2
,而值 5
被剪切为 4
。
未指定下限
设置第二个参数None
:
x = np.array([1,2,3,4,5])
np.clip(x, None, 4)
array([1, 2, 3, 4, 4])
未指定上限
将第三个参数设置为None
:
x = np.array([1,2,3,4,5])
np.clip(x, 2, None)
array([2, 2, 3, 4, 5])
裁剪二维数组
裁剪多维数组有点棘手。考虑以下示例:
x = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
np.clip(x, [2,3], [4,5])
array([[2, 3],
[3, 4],
[4, 5]])
在这里,第一行 [1,2]
被下限 [2,3]
剪裁 - 剪裁是按元素完成的,因此从 1<2
和 2<3
开始,两个值都被剪裁为 [2,3]
。
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注:本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 NumPy | clip method。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。