Spróbuj numpy.clip
:
>>> import numpy
>>> a = numpy.arange(-10, 10)
>>> a
array([-10, -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2,
3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> a.clip(0, 10)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
Za pomocą można przyciąć tylko dolną połowę clip(0)
.
>>> a = numpy.array([1, 2, 3, -4, 5])
>>> a.clip(0)
array([1, 2, 3, 0, 5])
Możesz przyciąć tylko górną połowę za pomocą clip(max=n)
. (Jest to znacznie lepsze niż moja poprzednia sugestia, która obejmowała przekazanie NaN
do pierwszego parametru i użycie out
do wymuszenia typu.):
>>> a.clip(max=2)
array([ 1, 2, 2, -4, 2])
Innym ciekawym podejściem jest użycie where
:
>>> numpy.where(a <= 2, a, 2)
array([ 1, 2, 2, -4, 2])
Na koniec rozważ odpowiedź aix . Wolę clip
proste operacje, ponieważ dokumentuje się samoczynnie, ale jego odpowiedź jest preferowana w przypadku bardziej złożonych operacji.