numpy.ma.clip#

ma.clip = <numpy.ma.core._convert2ma object>#

裁剪（限制）数组中的值。

给定一个区间，区间外的值将被裁剪到区间边缘。例如，如果指定区间为 [0, 1]，则小于 0 的值变为 0，大于 1 的值变为 1。

等效于但比 np.minimum(a_max, np.maximum(a, a_min)) 更快。

不进行检查以确保 a_min < a_max。

参数：
aarray_like

包含要裁剪的元素的数组。

a_min, a_maxarray_like 或 None

最小值和最大值。如果为 None，则不对相应的边缘执行裁剪。如果 a_min 和 a_max 都为 None，则返回数组的元素保持不变。两者都针对 a 进行广播。

outndarray，可选

结果将放置在此数组中。它可以是用于就地裁剪的输入数组。out 必须具有正确的形状才能容纳输出。其类型将被保留。

min, maxarray_like 或 None

与数组 API 兼容的 a_min 和 a_max 参数的替代方案。可以同时传递 a_min 和 a_max 或 min 和 max。默认值：None。

版本 2.1.0 中的新功能。

**kwargs**

有关其他仅限关键字的参数，请参阅 ufunc 文档。

返回：
clipped_arrayMaskedArray

一个包含 a 元素的数组，但其中 < a_min 的值被替换为 a_min，而 > a_max 的值被替换为 a_max。

另请参阅

输出类型确定

备注

当a_min大于a_max时，clip返回一个所有值都等于a_max的数组，如第二个示例所示。

示例

>>> import numpy as np
>>> 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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