numpy.clip使数组中的值保持在一定区间内

最新推荐文章于 2022-03-29 17:15:12 发布
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本文介绍如何使用numpy库中的clip函数来高效地将数组中的值限制在特定范围内。通过一个实例展示，当需要将数组中所有元素的值限制在2到6之间时，使用numpy.clip函数可以一次性完成，相比逐元素检查并修改的传统方式，这种方法更为简洁高效。

numpy.clip使数组中的值保持在一定区间内

np.clip()

给定一个区间范围，区间范围外的值将被截断到区间的边界上。例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。

array = np.array([10, 7, 4, 3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0])
print(np.clip(array,2,6))
#输出：[6 6 4 3 2 2 5 6 2 4 6 2]

小于2的元素变为2，大于6的元素变为6，一行代码的简洁和高效远超这种写法：

array[array<2]=2
array[array>6]=6
NumPy中np.clip函数超详细解析：从入门到实战避坑指南
xuemenghan的博客
04-10 1072
错误操作np.clip(arr, 2, 3) # 以为arr会变成[2,2,3,3]print(arr) # 实际还是[1,2,3,4]（原数组未改变）正确做法：必须用变量接收返回值，或使用outnp.clip(arr, 2, 3, out=arr) # 原地修改，arr变为[2,2,3,3]核心功能| 将数组元素限制在[min, max]区间，越界元素取边界值 |常用场景| 数据清洗、梯度裁剪、图像像素修复 |必记参数a（输入数组）、a_min（最小值）、a_max（最大值） |
NumPy 中 np.clip 的全面解析：数据裁剪利器
最新发布
ltm1410010510的博客
04-14 343
而 NumPy 的 np.clip 正是为此场景量身定制的工具。它能快速将数组元素约束到指定区间，提升数据质量与计算稳定性。在数据分析和机器学习中，我们经常需要将数据限制在合理的范围内。适用场景：不同特征列需要不同缩放规则。为什么需要数据裁剪？
Numpy 中clip函数的使用
ZauberC的博客
03-29 368
numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None)[source] 其中a是一个数组，后面两个参数分别表示最小和最大值，怎么用呢，老规矩，我们看代码： import numpy as np x=np.array([1,2,3,5,6,7,8,9]) np.clip(x,3,8) Out[88]: array([3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8]) 也就是说clip这个函数将将数组中的元素限制在a_min, a_max之间，大于a_max的就使得它等于 a_max，小于a
numpy 常用函数clip()
qingqiqiuwhy的博客
02-24 2175
np.clip() np.clip(a, a_min, a_max, out=None) ## 是一个截取函数，用于截取数组中小于或者大于某值的部分，并使得被截取部分等于固定值,将数组限制在最小值和最大值之间 # a：输入矩阵； # a_min：被限定的最小值，所有比a_min小的数都会强制变为a_min； # a_max：被限定的最大值，所有比a_max大的数都会强制变为a_max； # out：可以指定输出矩阵的对象，shape与a相同 例： np.clip(a, 1, 8) # a数组
python中将矩阵元素值限制在某个范围的实现
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08-20 3657
我们平常使用矩阵的时候，通常会发现矩阵的元素不能够满足我们的需求，其中一种情况就是矩阵内的元素要么过大，要么过小，最好将矩阵的元素限制在某个范围之内。 代码： import numpy as np b=np.arange(1,13).reshape(3,4) a=b.reshape(-1) num=0 for i in a: if i<3: a[num]=3 num+=1 c=a.reshape(b.shape) print(c) 结果： [[ 7 7 7 7
python中np.clip()的用法
方小汪的博客
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主要参考python中numpy模块下的np.clip()的用法,稍有改动 Numpy 中clip函数的使用 numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None) Clip (limit) the values in an array. Given an interval, values outside the interval are clipped to the inte...
numpy中的clip()函数
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介绍 clip函数：限制一个array的上下界给定一个范围[min, max]，数组中值不在这个范围内的，会被限定为这个范围的边界。如给定范围[0, 1]，数组中元素值小于0的，值会变为0，数组中元素值大于1的，要被更改为1.参数 numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None) a : array a_min : 要限定范围的最小值 a_max : 要限
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NumPy中np.clip()函数用法详解
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numpy中np.clip（）用法
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lst = [[1,2,3,4,5,6], [7,8,9,10,11,12], [71,81,91,101,111,121]] arr = np.asarray(lst) print(arr[0:2, 0:4]) &gt;&gt;&gt;[[ 1 2 3 4] [ 7 8 9 10]]
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rentao315的专栏
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找了半天，以为numpy的where函数像matlab 的find函数一样好用，能够返回一个区间内的元素索引位置。结果没有。。（也可能是我没找到） 故自己写一个函数，找多维数组下的，在某个区间的元素位置 import numpy as np def find(arr,min,max): pos_min = arr>min pos_max =  arr pos_rst
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