numpy中的clip函式

numpy.clip(a, a_min, a_max, out=none)[source]

其中a是乙個陣列，後面兩個引數分別表示最小和最大值，怎麼用呢，老規矩，我們看**：

import numpy as np

x=np.array([1,2,3,5,6,7,8,9])
np.clip(x,3,8)
out[88]:
array([3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8])12345

x=np.array([[1,2,3,5,6,7,8,9],[1,2,3,5,6,7,8,9]])

np.clip(x,3,8)
out[90]:
array([[3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8],
[3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8]])123456

roi[:,

slice(0
,4,2
)]= np.clip(roi[:,
slice(0
,4,2
)],0
, img_size[1]
)roi[:,
slice(1
,4,2
)]= np.clip(roi[:,
slice(1
,4,2
)],0
, img_size[0]
)

將roi[:, 1,3]中所有變數的值限制在[0, img_size[0]]之間

slice函式內容可以參考我的另一篇部落格

Numpy 中clip函式的使用

numpy.clip a,a min,a max,out none source 其中a是乙個陣列，後面兩個引數分別表示最小和最大值，怎麼用呢，老規矩，我們看 import numpy as np x np.array 1,2,3,5,6,7,8,9 np.clip x,3,8 out 88 arr...

numpy 常用函式clip

np.clip a,a min,a max,out none 是乙個擷取函式，用於擷取陣列中小於或者大於某值的部分，並使得被擷取部分等於固定值,將陣列限制在最小值和最大值之間 a 輸入矩陣 a min 被限定的最小值，所有比a min小的數都會強制變為a min a max 被限定的最大值，所有比a...

Numpy中的函式

生成用函式 效果np.array x 將輸入資料轉化為乙個ndarray np.array x,dtype 將輸入資料轉化為乙個型別為type的ndarray np.asarray array 將輸入資料轉化為乙個新的 copy ndarray np.ones n 生成乙個n長度的一維全一ndarr...