numpy.clip

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

裁剪（限制）数组中的值。

给定一个间隔，该间隔之外的值将被剪裁到间隔边缘。例如，如果 [0, 1] 指定时，小于0的值变为0，大于1的值变为1。

相当于但比 np.minimum(a_max, np.maximum(a, a_min)) .

不进行检查以确保 a_min < a_max .

参数

aarray_like

包含要剪辑的元素的数组。

a_min, a_max数组u like或None

最小值和最大值。如果 None ，则不会在相应的边上执行剪裁。只有一个 a_min 和 a_max 可能是 None . 两者都是针对 a .

outndarray，可选

结果将放置在此数组中。它可能是用于就地剪切的输入数组。 out 必须具有正确的形状才能保存输出。它的类型被保留。

**kwargs

有关其他仅限关键字的参数，请参见 ufunc docs .

1.17.0 新版功能.

返回

clipped_array恩达雷

包含以下元素的数组 a ，但值在哪里< a_min 替换为 a_min 和那些> a_max 具有 a_max .

参见

输出类型确定

实例

>>> 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])

numpy.convolve numpy.sqrt