Python 为numpy数组的特定列设置最大值

不管怎样，只要绝对值大于一个数字，就将该值设置为那个有符号的数字

即

我知道这可以通过循环等方式实现，但我想知道是否有更干净/内置的方法来实现

我知道有点像

arr[arr > 255] = x

---

这就是我想要的，但我想按列而不是整个数组来做。作为奖励，这可能是一种执行绝对值的方法，而不必对正数和负数执行两个单独的操作。

尝试在您的numpy数组上调用clip：

import numpy as np
values = np.array([-3,-2,-1,0,1,2,3])
values.clip(-2,2)

Out[292]:
array([-2, -2, -1,  0,  1,  2,  2])

---

尝试在numpy阵列上调用clip：

import numpy as np
values = np.array([-3,-2,-1,0,1,2,3])
values.clip(-2,2)

Out[292]:
array([-2, -2, -1,  0,  1,  2,  2])

---

scient1st的答案是好的，但它并不能让你一直做到这一点。坦率地说，这有点像RTFM的情况。但是，如果您第一次尝试时没有摸索，那是可以原谅的，因为它们是密集的，如果您来自更传统的编程环境，那么数据模型将是陌生的

您必须在要剪裁的列上使用

np.clip

，如下所示：

x[:,2] = np.clip(x[:,2], 0, 255)

这将

np.clip

应用于数组的第二列，“切片”所有行，然后将其重新指定给第二列。

：

是Python语法，意思是“给我一个可索引序列的所有元素”

更一般地说，您可以使用以相同方式发现的布尔子集索引，方法是跨行切片并选择所需的列：

x[x[:,2] > 255, 2] = -1

---

scient1st的答案是好的，但它并不能让你一直做到这一点。坦率地说，这有点像RTFM的情况。但是，如果您第一次尝试时没有摸索，那是可以原谅的，因为它们是密集的，如果您来自更传统的编程环境，那么数据模型将是陌生的

您必须在要剪裁的列上使用

np.clip

，如下所示：

x[:,2] = np.clip(x[:,2], 0, 255)

这将

np.clip

应用于数组的第二列，“切片”所有行，然后将其重新指定给第二列。

：

是Python语法，意思是“给我一个可索引序列的所有元素”

更一般地说，您可以使用以相同方式发现的布尔子集索引，方法是跨行切片并选择所需的列：

x[x[:,2] > 255, 2] = -1

---

也许有点晚了，但我认为这是一个不错的选择：

import numpy as np

values = np.array([-3,-2,-1,0,1,2,3])
values = np.clip(values,-2,2)

---

也许有点晚了，但我认为这是一个不错的选择：

import numpy as np

values = np.array([-3,-2,-1,0,1,2,3])
values = np.clip(values,-2,2)