Numpy Clip – 剪辑（限制）数组中的值

Python 的 NumPy 模块提供了一种剪切数组元素的方法。该方法称为 numpy.clip()。让我们更详细地探讨 numpy.clip 方法。

另请阅读：如何在数组上使用 Numpy 最小值？

什么是 Numpy.clip() 方法？

Numpy.clip() 方法是一个函数，它接受数字数组、最小值和最大值，并返回一个数组，其中指定范围之外的所有值均替换为指定的最小/最大值。

这对于确保数组中的所有值都在特定范围内非常有用，例如用于缩放或标准化数据。它还可用于将数组中的值范围限制在某个范围内。

定义 numpy.clip()

Numpy 是一个用于在 Python 中执行数学和科学运算的强大模块。pip3 install numpy要使用它，首先请通过在命令提示符 shell 中键入“ ”来确保已安装它。

安装后，您可以使用“numpy.clip()”函数来限制数组中值的范围。这在某些数据处理场景中非常有用。

numpy.clip() 的语法

numpy.clip(array, array_min_element, array_max_element, out=None)

numpy.clip() 方法采用三个参数：

array：要剪切的值的数组。
array_min_element：数组元素允许达到的最小值。
array_max_element：允许数组元素达到的最大值。
out（可选）：可选的输出数组。

Clip() 函数的工作原理

Clip() 函数用于剪辑指定范围内的数组元素。它的工作原理如下：

指定数组以及第二个和第三个参数之间的范围（array_Minimum_limit、array_maximum_limit）。
如果原始数组中的所有元素都小于或等于最小限制，则它们将被替换并显示为最小限制。
其余元素将与最大限制进行比较。
如果元素小于最大限制，则将打印原始数组中的值。
如果元素等于最大限制，将打印“10”。如果超过最大限制，则以最大限制代替。

注意：原始数组和剪切数组的长度将相同。

Numpy.clip() 的实际应用示例

让我们从最基本的示例开始，以便您可以了解其工作原理。我们将在这里使用numpy.arange() 方法。

import numpy as np
x= np.arange(12)  
print("x:",x)
y = np.clip(x,2,12)
print("y:",y)

由最小和最大限制替换的值。

上面使用的参数

x: original_array
包含要剪辑的元素的数组。
array_min_element, array_max_element：超过限制范围。
给出了区间边缘的最小值和最大值。对于任何一条边都不能指定None，剪裁对于相应的边不起作用，只有一个参数可以为 None。
out: ndarray, 可选的
clip()函数返回ndarray，结果将存储在该数组中。它可以是原始/输入数组来代替剪切数组。如果它是输入数组，它将更新原始数组的值并存储剪裁的值。
返回：
包含 x（原始数组）元素的数组，其中值 <= 最小限制的值替换为 array_min_element，>= 最大限制的值替换为 array_max_element。

为了更好地理解，以下是一些具有不同输入的示例。

示例 1：基本数组裁剪

此代码创建一个从 0 到 9 的数字数组 (a)，然后使用 Numpy.clip() 方法创建一个新数组 (x)，其中 4 和 8 之外的所有值都替换为 4 或 8。在这种情况下，数组 x 中的所有值都将在 4 到 8 之间（包含 4 和 8）。

import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
x=np.clip(a, 4, 8)
print("a:",a)
print("x:",x)

示例 1：用 Min Limit 和 Max Limit 替换的值

示例 2：当Minimum_limit > Maximum_limit 时

此代码创建一个由 0 到 8 范围内的数字组成的数组“a”。然后，它使用 Numpy.clip() 方法创建一个新数组“x”，其中 1 到 8 范围之外的所有值都替换为最小值/最大值指定值。在这种情况下，所有小于 1 的值将被替换为 1，所有大于 8 的值将被替换为 8。因此结果数组“x”将包含值 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 和 8。

import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
x=np.clip(a, 8, 1)
print("a:",a)
print("x:",x)

示例 2：当最小限制大于最大限制时

当 array_min 大于时 array_max, clip ，返回一个数组，其中所有值都等于 array_max，如第二个示例所示。

示例 3：使用“out”参数

此代码导入 Numpy 库并创建一个名为“a”的数组，其值从 0 到 8。然后，使用 Numpy.clip() 方法将数组“a”中的值剪切到 3 到 6 之间的范围。

out 参数意味着新数组将覆盖原始数组“a”。结果是数组“a”现在仅包含值 3、4、5 和 6。

import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
print("a:",a)
x=np.clip(a, 3, 6, out=a)
print("x:",x)
print("a:",a)

示例 3：使用 Out 参数

这里输入数组被更新。

示例 4：使用列表作为最小限制。

此代码演示了 Numpy.clip() 方法的使用。它创建一个包含数字 0 到 9 的数组“a”，然后使用 Numpy.clip() 函数创建一个包含“a”中所有值的新数组“x”，其中任何值超出范围 [3, 4, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4] 替换为最小/最大值 6。

import numpy as np
a = np.arange(10)
x=np.clip(a, [3, 4, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4], 6)
print("a:",a)
print("x:",x)

示例 4 使用列表作为最小限制

概括

Numpy.clip() 方法是将数组元素剪切到特定范围的有用函数。它接受一个数字数组、最小值和最大值，并返回一个数组，其中指定范围之外的所有值均替换为指定的最小/最大值。这可用于限制数组中的值的范围，以及缩放或标准化数据。out 参数可用于将结果存储在输入数组中，这对于使用剪裁值覆盖原始数组非常有用。