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法学NumPy 数组中值的裁剪（限制）并将其结果放入另一个数组
要裁剪（限制）数组中的值，请在 Python NumPy 中使用 **np.ma.clip()** 方法。**“out”** 参数是结果将被放置在此数组中的位置。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。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] 的区间，则小于 0 的值将变为 0，大于 1 的值将变为 1。等效于但比 np.minimum(a_max, np.maximum(a, a_min)) 更快。
该函数返回一个包含 a 元素的数组，但是其中 < a_min 的值将被替换为 a_min，而 > a_max 的值将被替换为 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数量：
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。“out”参数是结果将被放置在此数组中的位置。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：
print("
Result..
.",np.ma.clip(maskArr, 50, 80, out = maskArr))
print("
Result placed with out..
.",maskArr)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
# The "out" parameter is where results will be placed in this array.
# It may be the input array for in-place clipping. out must be of the right shape to hold the output.
# Its type is preserved.
print("
Result..
.",np.ma.clip(maskArr, 50, 80, out = maskArr))
print("
Result placed with out..
.",maskArr)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] Result placed with out.. . [50 -- 50 50 -- 66 73 79 80 -- 80]
更新于：2022年2月22日
浏览量：279
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