numpy.ma.clip#

ma.clip(a, a_min=<no value>, a_max=<no value>, out=None, *, min=<no value>, max=<no value>, fill_value=None, hardmask=False, **kwargs)[源代码]#

将数组中的值进行裁剪（限制）。

给定一个区间，区间外的数值会被裁剪到区间边缘。例如，如果指定了 [0, 1] 的区间，小于 0 的数值将变为 0，大于 1 的数值将变为 1。

等同于 np.minimum(a_max, np.maximum(a, a_min))，但速度更快。

不执行检查以确保 a_min < a_max。

参数:

a类数组对象: 包含要裁剪的元素的数组。
a_min, a_max类数组或None: 最小值和最大值。如果为 None，则对应边缘不执行裁剪。如果 a_min 和 a_max 都为 None，则返回数组的元素保持不变。两者都会被广播到 a。
outndarray，可选: 结果将放置在此数组中。它可以是原地裁剪的输入数组。 out 必须具有正确的形状来容纳输出。其类型得以保留。
min, max类数组或None: a_min 和 a_max 参数的兼容 Array API 的替代方案。 a_min 和 a_max 或 min 和 max 可以同时传递。默认值： None。

新版本： 2.1.0。
**kwargs: 有关其他关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回:

clipped_arrayMaskedArray: 一个数组，其元素来自 a，但小于 a_min 的值被替换为 a_min，而大于 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])