Numpy clip 函数|极客笔记

Numpy clip 函数

在数据处理和分析中，经常需要对数组中的元素进行限制，以确保它们位于某个特定的范围内。这在处理异常值或确保数据符合预期范围时非常有用。NumPy 提供了一个非常方便的函数 clip() 来实现这一功能。本文将详细介绍 NumPy 中的 clip() 函数的用法，并提供多个示例代码来展示其在实际应用中的使用。

1. clip() 函数基础

numpy.clip() 函数可以将数组中的元素限制在某个范围内。具体来说，小于给定最小值的元素将被设置为最小值，而大于给定最大值的元素将被设置为最大值。函数的基本语法如下：

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

a：输入数组。
a_min：裁剪区间的最小值。
a_max：裁剪区间的最大值。
out：可选参数，用于存放结果的数组。

示例代码 1：基本使用

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
clipped_arr = np.clip(arr, 3, 7)
print(clipped_arr)  # 输出：[3 3 3 4 5 6 7 7 7]

Output:

Numpy clip 函数

示例代码 2：使用负数作为裁剪边界

import numpy as np

arr = np.array([-12, 0, 10, -3, 15, -5, 7])
clipped_arr = np.clip(arr, -5, 10)
print(clipped_arr)  # 输出：[-5  0 10 -3 10 -5  7]

Output:

Numpy clip 函数

2. 在多维数组上使用 clip()

clip() 函数同样适用于多维数组，操作方式与一维数组相同。

示例代码 3：二维数组裁剪

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
clipped_arr = np.clip(arr, 2, 8)
print(clipped_arr)  # 输出：[[2 2 3] [4 5 6] [7 8 8]]

Output:

Numpy clip 函数

示例代码 4：三维数组裁剪

import numpy as np

arr = np.random.randint(1, 100, (2, 3, 4))
clipped_arr = np.clip(arr, 10, 90)
print(clipped_arr)

Output:

Numpy clip 函数

3. 使用 clip() 处理浮点数组

clip() 也可以用于浮点数数组，允许更精细的控制。

示例代码 5：浮点数裁剪

import numpy as np

arr = np.array([1.1, 2.5, 3.8, 4.6, 5.0])
clipped_arr = np.clip(arr, 2.0, 4.5)
print(clipped_arr)  # 输出：[2.  2.5 3.8 4.5 4.5]

Output:

Numpy clip 函数

4. 使用不同的最小值和最大值裁剪

可以为 clip() 函数提供不同的最小值和最大值，以便对数组的不同部分应用不同的裁剪策略。

示例代码 6：使用不同的裁剪边界

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
min_vals = np.array([3, 1, 4, 1, 1, 2, 3, 4, 5])
max_vals = np.array([5, 5, 5, 5, 5, 7, 7, 7, 7])
clipped_arr = np.clip(arr, min_vals, max_vals)
print(clipped_arr)  # 输出：[3 2 4 4 5 6 7 7 7]

Output:

Numpy clip 函数

5. 在 clip() 中使用 NaN 和 inf

当处理包含 NaN 或 inf 的数组时，clip() 函数也能正确处理这些特殊值。

示例代码 7：处理 NaN 和 inf

import numpy as np

arr = np.array([np.nan, np.inf, -np.inf, 1, 2, 3])
clipped_arr = np.clip(arr, 1, 2)
print(clipped_arr)  # 输出：[nan inf  1.  1.  2.  2.]

Output:

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