numpy.clip

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

Обрезка (ограничение) значений в массиве.

При заданном интервале значения вне интервала обрезаются до границ интервала. Например, если указан интервал от [0, 1], значения, меньшие 0, станут равны 0, а значения, большие 1, станут равны 1.

Эквивалентно, но быстрее, чем np.maximum(a_min, np.minimum(a, a_max)). Проверка на a_min < a_max не выполняется.

Параметры:

a : array_like Массив, содержащий элементы для обрезки. a_min : scalar or array_like or None Минимальное значение. Если None, обрезка по нижней границе интервала не выполняется. Не более одного из a_min и a_max может быть None. a_max : scalar or array_like or None Максимальное значение. Если None, обрезка по верхней границе интервала не выполняется. Не более одного из a_min и a_max может быть None. Если a_min или a_max являются массивоподобными, то все три массива будут иметь одинаковую форму. out : ndarray, optional Результаты будут помещены в этот массив. Это может быть входной массив для обрезки на месте. out должен быть нужной формы для хранения результата. Его тип сохраняется. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию по ufunc. Введено в версии 1.17.0.

Возвращает:

clipped_array : ndarray Массив со значениями из a, но где значения < a_min заменяются 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])