numpy.clip

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

Ограничение (лимит) значений в массиве.

При заданном интервале значения, выходящие за пределы интервала, обрезаются до границ интервала. Например, если задан интервал от 0 до 1, значения меньше 0 станут равны 0, а значения больше 1 станут равны 1.

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

Параметры

aarray_like

Массив, содержащий элементы для обрезки.

a_minscalar 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_maxscalar 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 три массива будут транслироваться для соответствия их форматов.

outndarray, optional

Результаты будут размещены в этом массиве. Это может быть входной массив для обрезки на месте. out должен иметь правильный формат для хранения результата. Его тип сохраняется.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию по ufunc.

Введено в версии 1.17.0.

Возвращает

clipped_arrayndarray

Массив со значениями из a, но где значения < a_min заменяются на a_min, а значения > a_max на a_max.

См. также

ufuncs-output-type

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])