NumPy clip()

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# clip values in array1 between 2 and 4 using clip()
clipped_array = np.clip(array1, 2, 4)

print(clipped_array)

# Output : [2 2 3 4 4]

clip() 语法

clip() 的语法是：

numpy.clip(array, array_min, array_max, out=None)

clip() 参数

clip() 函数可以接受以下参数：

• array - 输入数组
• array_min - 最小值
• array_max - 最大值
• out (可选) - 允许我们指定一个用于存储结果的数组

clip() 返回值

clip() 方法返回裁剪后的数组，其中值被限制在指定范围内。

示例 1：裁剪数组

import numpy as np

array1 = np.array([-2, 0, 3, 7, 10])

# clip values in array1 between 0 and 5 using clip()
clipped_array = np.clip(array1, 0, 5)

print(clipped_array)

输出

[0 0 3 5 5]

在上面的示例中，我们有一个名为 array1 的数组，其值为 [-2, 0, 3, 7, 10]。

我们使用 np.clip() 函数将 array1 中的值限制在 0 到 5 的范围内。

任何小于 0 的值将被裁剪为 0，任何大于 5 的值将被裁剪为 5。

示例 2：裁剪二维数组

import numpy as np

# create a 2-D array
array1 = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])

# use clip() to limit the values in the array to the range from 3 to 7
clipped_array = np.clip(array1, 3, 7)

print(clipped_array)

输出

[[3 3 3]
 [4 5 6]
 [7 7 7]]

示例 3：在 clip() 中使用 out 参数

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# create array of zeros with the same shape as array1
out_array = np.zeros_like(array1)  

# clip array1 and store the output in the out_array array
np.clip(array1, 2, 4, out=out_array)

print(out_array)

输出

[2 2 3 4 4]