numpy.clip

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

Ограничить (обрезать) значения в массиве.

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

Эквивалентно, но быстрее, чем np.minimum(a_max, np.maximum(a, a_min)).

Проверка на обеспечение a_min < a_max не выполняется.

Параметры:

aarray_like

Массив, содержащий элементы для обрезки.

a_min, a_maxarray_like или None

Минимальное и максимальное значение. Если None, обрезка не выполняется на соответствующем краю. Только один из a_min и a_max может быть None. Оба векторизуются относительно a.

outndarray, необязательно

Результаты будут помещены в этот массив. Это может быть входной массив для обрезки на месте. out должен иметь правильную форму для хранения выходных данных. Его тип сохраняется.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию по ufunc.

Добавлена в версии 1.17.0.

Возвращаемые значения:

clipped_arrayndarray

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

См. также

Определение типа выходных данных

Примечания

Когда a_min больше, чем a_max, clip возвращает массив, в котором все значения равны a_max, как показано во втором примере.

Примеры

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