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法学裁剪（限制）NumPy数组中的值
要裁剪（限制）数组中的值，请在Python NumPy中使用**np.ma.clip()**方法。给定一个区间，区间外的值将被裁剪到区间边缘。例如，如果指定[0, 1]区间，则小于0的值变为0，大于1的值变为1。等效于但比np.minimum(a_max, np.maximum(a, a_min))更快。
输出结果将放在此数组的out中。它可以是用于就地裁剪的输入数组。out必须具有正确的形状才能容纳输出。它的类型将被保留。
该函数返回一个包含a元素的数组，但其中< a_min的值被替换为a_min，而> a_max的值被替换为a_max。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np
使用numpy.array()方法创建一个包含整数元素的数组：
arr = np.array([25, 32, 38, 47, 53, 66, 73, 79, 88, 95, 108])
print("Array...
", arr)创建一个掩码数组并将其中一些标记为无效：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0])
print("
Our Masked Array...
", maskArr)获取掩码数组的类型：
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)
获取掩码数组的维度：
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)获取掩码数组的形状：
print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)
获取掩码数组的元素个数：
print("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)要裁剪（限制）数组中的值，请在Python NumPy中使用np.ma.clip()方法：
print("
Result..
.", np.ma.clip(maskArr, 50, 80 ))
示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([25, 32, 38, 47, 53, 66, 73, 79, 88, 95, 108])
print("Array...
", arr)
# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0])
print("
Our Masked Array...
", maskArr)
# Get the type of the masked array
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)
# Get the dimensions of the Masked Array
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)
# Get the shape of the Masked Array
print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)
# Get the number of elements of the Masked Array
print("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
# To clip (limit) the values in an array, use the np.ma.clip() method in Python Numpy
print("
Result..
.", np.ma.clip(maskArr, 50, 80 ))输出
Array... [ 25 32 38 47 53 66 73 79 88 95 108] Our Masked Array... [25 -- 38 47 -- 66 73 79 88 -- 108] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 1 Our Masked Array Shape... (11,) Number of elements in the Masked Array... 11 Result.. . [50 -- 50 50 -- 66 73 79 80 -- 80]
更新于：2022年2月22日
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