Python的numpy.clip()

为了裁剪数组中的值， Python的numpy模块提供了一个名为numpy.clip()的函数。在clip()函数，我们将传递间隔，并且间隔之外的值将被剪切为间隔边缘。

如果我们指定间隔[1，2]，则小于1的值将变为1，大于2的值将为2。此函数类似于numpy.maximum(x_min，numpy.maximum(x，x_max))。但是它比np.maximum()更快。在numpy.clip()中，无需执行检查以确保x_min

句法：

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

参数：

x：类似数组

此参数定义了我们要裁剪其元素的源数组。

x_min：无，标量或array_like

此参数定义限幅值的最小值。在较低的间隔边缘，不需要裁剪。

x_max：无，标量或array_like

此参数定义限幅值的最大值。在较高的间隔边缘，不需要裁剪。广播这三个数组以使其形状与x_min和x_max数组匹配。仅当x_min和x_max为array_like时才执行此操作。

out：ndaaray(可选)

此参数定义将结果存储在其中的ndarray。对于就地裁剪，这可以是一个输入数组。此“输出”数组的数据类型具有正确的形状以保存输出。

退货

clip_arr：ndarray

此函数返回一个包含’x’元素的数组，但小于x_min的值将被替换为x_min，大于x_max的将被替换为x_max。

范例1：

import numpy as np
x= np.arange(12)
y=np.clip(x, 3, 10)
y

输出：

array([ 3,  3,  3,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 10])

在上面的代码中

• 我们导入了别名为np的numpy。
• 我们使用arange()函数创建了一个数组’x’。
• 我们已经声明了变量“ y”并分配了clip()函数的返回值。
• 我们已经在函数传递了数组’x’，x_min和x_max值
• 最后，我们尝试print‘y’的值。

在输出中，显示了一个ndarray，其中包含从3到10的元素。

范例2：

import numpy as np
a = np.arange(12)
np.clip(a, 3, 9, out=a)
a

输出：

array([3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9])
 array([3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9])

范例3：

import numpy as np
a = np.arange(12)
np.clip(a, [3, 4, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 6], 8)

输出：

array([3, 4, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8])