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Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

, out=None, **kwargs) 下面这段示例代码使用了 Python 的 NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说，它首先创建了一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的整数数组，然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...这意味着它会生成一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的数组，并将其赋值给变量 a。 print(a) 这行代码打印变量 a 所引用的数组，输出应该是：[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]。...对于输入数组中的每个元素，如果它小于最小值，则会被设置为最小值；如果它大于最大值，则会被设置为最大值；否则，它保持不变。...性能考虑：对于非常大的数组，尤其是在性能敏感场景下使用时，应当注意到任何操作都可能引入显著延迟。因此，在可能情况下预先优化数据结构和算法逻辑。

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    20个不常见但却非常有用的Numpy函数

    为了使它们易于处理，必须将它们组合成一个矩阵。...下面，我们模拟一个有100个可能性的预测数组。为了将它们堆叠在一起，我们调用np.r_用括号表示(如pandas.DataFrame.loc)。...例如，argmax 查找数组中的最大值并返回其索引（分类的TOP N就可以用这种方法）。 np.isneginf / np.isposinf 这两个布尔函数检查数组中的元素是负无穷大还是正无穷大。...但是计算机和 NumPy 不理解无穷大的概念（好吧，我也不知道是为什么）。它们只能将无穷大表示为一个非常大或非常小的数字，这样才可以放入一个变量中（我希望我说得对）。...np.rint 如果你想将数组的每个元素四舍五入到最接近的整数， rint 是一个漂亮的小函数。

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