本文簡要介紹 python 語言中 numpy.ma.clip
的用法。
用法:
ma.clip(*args, **kwargs) = <numpy.ma.core._convert2ma object>
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
。- 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。
- clipped_array: MaskedArray
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。
參數:
返回:
注意:
什麽時候a_min大於a_max,numpy.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])
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注:本文由純淨天空篩選整理自numpy.org大神的英文原創作品 numpy.ma.clip。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。