Python numpy clip用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.clip 的用法。

用法:

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

剪輯(限製)數組中的值。

給定一個區間，區間外的值被裁剪到區間邊。例如，如果指定間隔[0, 1]，則小於 0 的值變為 0，大於 1 的值變為 1。

相當於但比 np.minimum(a_max, np.maximum(a, a_min)) 快。

不執行檢查以確保 a_min < a_max 。

參數：

a： array_like

包含要剪輯的元素的數組。

a_min, a_max： 數組 或無

最小值和最大值。如果None, 對相應的邊不進行裁剪。隻有其中之一a_min和a_max也許None.兩者都針對a.

out： ndarray，可選

結果將被放置在這個數組中。它可能是就地裁剪的輸入數組。 out 必須具有正確的形狀以保存輸出。它的類型被保留。

**kwargs：

對於其他僅關鍵字參數，請參閱 ufunc 文檔。

返回：

clipped_array： ndarray

包含 a 元素的數組，但其中值 < a_min 被替換為 a_min，而那些 > a_max 被替換為 a_max。

注意：

什麽時候a_min大於a_max,clip返回一個數組，其中所有值都等於a_max，如第二個示例所示。

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])