在 Numpy 中剪切(限制)数组中的值并将结果放置在另一个数组中
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要剪切(限制)数组中的值，请使用 Python Numpy 中的 np.ma.clip() 方法。"out" 参数是结果将放置在此数组中的位置。它可能是就地剪切的输入数组。out 必须具有正确的形状才能保存输出。其类型被保留。。给定一个间隔，间隔之外的值将被剪切到间隔边缘。例如，如果指定了 [0, 1] 的间隔，则小于 0 的值变为 0，大于 1 的值变为 1。相当于但比 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，但其中值 < a_min 将被替换为 a_min，并且那些 > a_max 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 int 元素的数组 −
arr = np.array([25, 32, 38, 47, 53, 66, 73, 79, 88, 95, 108])
print("数组...
", arr)
创建一个掩码数组并将其中一些掩码为无效−
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0])
print("
我们的掩码数组...
", maskArr)
获取掩码数组的类型 −
print("
我们的掩码数组类型...
", maskArr.dtype)
获取掩码数组的维度 −
print("
我们的掩码数组维度...
",maskArr.ndim)
获取掩码数组的形状 −
print("
我们的掩码数组形状...
",maskArr.shape)
获取掩码数组的元素数量−
print("
掩码数组中的元素数量...
",maskArr.size)
要剪辑(限制)数组中的值，请使用 Python Numpy 中的 np.ma.clip() 方法。"out" 参数是结果将放置在此数组中的位置。它可能是就地剪辑的输入数组。out 必须具有正确的形状才能容纳输出。其类型被保留 −
print("
结果..
.",np.ma.clip(maskArr, 50, 80, out = maskArr))
print("
结果放置在 out..
.",maskArr)
示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 使用 numpy.array() 方法创建一个包含 int 元素的数组
arr = np.array([25, 32, 38, 47, 53, 66, 73, 79, 88, 95, 108])
print("数组...
", arr)
# 创建一个掩码数组，并将其中一些掩码为无效
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0])
print("
我们的掩码数组...
", maskArr)
# 获取掩码数组的类型
print("
我们的掩码数组类型...
", maskArr.dtype)
# 获取掩码数组的尺寸数组
print("
我们的掩码数组维度...
",maskArr.ndim)
# 获取掩码数组的形状
print("
我们的掩码数组形状...
",maskArr.shape)
# 获取掩码数组的元素数量
print("
掩码数组中的元素数量...
",maskArr.size)
# 要剪切(限制)数组中的值，请使用 Python Numpy 中的 np.ma.clip() 方法
# "out" 参数是结果将放置在此数组中的位置。
# 它可能是就地剪切的输入数组。out 必须具有正确的形状才能容纳输出。
# 其类型被保留。
print("
结果..
.",np.ma.clip(maskArr, 50, 80, out = maskArr))
print("
结果放置在 out 位置..
.",maskArr)
输出
数组... [ 25 32 38 47 53 66 73 79 88 95 108] 我们的掩码数组... [25 -- 38 47 -- 66 73 79 88 -- 108] 我们的掩码数组类型... int64 我们的掩码数组维度... 1 我们的掩码数组形状... (11,) 掩码数组中的元素数量... 11 结果.. . [50 -- 50 50 -- 66 73 79 80 -- 80] 结果放置在 out 位置.. . [50 -- 50 50 -- 66 73 79 80 -- 80]
