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，超出区间的值将被裁剪到区间的边界。例如，如果指定区间 [0, 1]，则小于 0 的值变为 0，大于 1 的值变为 1。

等价于但速度更快：np.minimum(a_max, np.maximum(a, a_min))。

不执行检查以确保 a_min < a_max。

参数:
aarray_like

包含要裁剪元素的数组。

a_min, a_maxarray_like 或 None

最小值和最大值。如果为 None，则不对此边界进行裁剪。如果 a_min 和 a_max 都为 None，则返回数组的元素保持不变。两者都与 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以容纳输出。其类型被保留。

min, maxarray_like 或 None

与数组 API 兼容的 a_min 和 a_max 参数替代项。可以同时传递 a_min 和 a_max，或者 min 和 max。默认值：None。

2.1.0 版本新增。

**kwargs

有关其他仅限关键字的参数，请参见 ufunc 文档。

返回:
clipped_arrayMaskedArray

一个包含 a 元素的数组，但其中小于 a_min 的值被替换为 a_min，大于 a_max 的值被替换为 a_max。

另请参见

输出类型确定

注意

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])
在本页