numpy.clip
-
numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None, **kwargs)[source] -
Обрезка (ограничение) значений в массиве.
При заданном интервале значения, выходящие за пределы интервала, обрезаются до границ интервала. Например, если задан интервал от
[0, 1], значения, меньшие 0, станут равны 0, а значения, большие 1, станут равны 1.Эквивалентно, но быстрее, чем
np.minimum(a_max, np.maximum(a, a_min)).Не выполняется проверка, чтобы гарантировать
a_min < a_max.- Параметры
-
-
aarray_like -
Массив, содержащий элементы для обрезки.
-
a_minscalar or array_like or None -
Минимальное значение. Если None, обрезка не выполняется по нижней границе интервала. Не более одного из
a_minиa_maxможет быть None. -
a_maxscalar or array_like or None -
Максимальное значение. Если None, обрезка не выполняется по верхней границе интервала. Не более одного из
a_minиa_maxможет быть None. Еслиa_minилиa_maxявляются массивоподобными, то три массива будут переданы для согласования их форм. -
outndarray, optional -
Результаты будут размещены в этом массиве. Это может быть входной массив для обрезки на месте.
outдолжен иметь правильную форму для хранения результата. Его тип сохраняется. - **kwargs
-
Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.
Добавлена в версии 1.17.0.
-
- Возвращает
-
-
clipped_arrayndarray -
Массив со значениями из
a, но где значения <a_minзаменены наa_min, а значения >a_maxнаa_max.
-
См. также
ufuncs-output-typeПримеры
>>> 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])
© 2005–2020 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.19/reference/generated/numpy.clip.html