Python的Numpy库的函数astype()在将大范围数据类型转换为小范围数据类型时并不是做饱和(saturate)操作(附实现饱和操作的方法)

本文探讨了Python的Numpy库中astype()函数在数据类型转换时不执行饱和操作的情况,并介绍了如何使用where()函数实现数据范围饱和。通过实例演示,展示了如何利用where()函数来确保在数据溢出时进行正确截断。

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Python的Numpy库的函数astype()在将大范围数据类型转换为小范围数据类型时并不是做饱和(saturate)操作。
关于什么是饱和操作,可以参看博文:https://blog.youkuaiyun.com/wenhao_ir/article/details/125247806

关于题目中的问题,举例说明如下:

import numpy as np

A = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 260.3]])

B = A.astype('uint8')

运行结果如下:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
如果做的是饱和操作,那么B的最后一个元素值该为255才对,而不应该为4。

如果想做饱和操作,该怎么办呢?
可以用成员函数where()变通实现饱和操作。
函数where()的原型如下:

where(condition[, x, y])

根据条件 condition 从 x 和 y 中选择元素,当 condition 为 True 时,选 x,否则选 y。

下面的语句实现0~255范围的饱和操作。

import numpy as np

A1 = np.array([[-5, 2, 3],
              [4, 5, 260.3]])

A2 = np.where(A1 > 255, 255, A1)
A3 = np.where(A2 < 0, 0, A2)

运行结果如下:
在这里插入图片描述

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