numpy.clip

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

Ограничение (лимитирование) значений в массиве.

При заданном интервале значения, выходящие за пределы интервала, ограничиваются границами интервала. Например, если указан интервал от [0, 1], значения, меньшие 0, станут равными 0, а значения, большие 1, станут равными 1.

Параметры:

a : array_like Массив, содержащий элементы для ограничения. a_min : скаляр или array_like или None Минимальное значение. Если None, ограничение не выполняется для нижней границы интервала. Не более одного из a_min и a_max может быть None. a_max : скаляр или array_like или None Максимальное значение. Если None, ограничение не выполняется для верхней границы интервала. Не более одного из a_min и a_max может быть None. Если a_min или a_max являются array_like, то все три массива будут иметь одинаковую форму. out : ndarray, необязательно Результаты будут помещены в этот массив. Он может быть входным массивом для ограничений на месте. out должен иметь правильную форму для хранения выходных данных. Его тип сохраняется.

Возвращает:

clipped_array : ndarray Массив с элементами из a, но где значения < a_min заменены на a_min, а значения > a_max на a_max.

См. также

numpy.doc.ufuncs

Раздел «Аргументы вывода»

Примеры

>>> a = np.arange(10)
>>> np.clip(a, 1, 8)
array([1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8])
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.clip(a, 3, 6, out=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])