用上限和下限（钳位、剪裁、阈值）替换列表值的 Pythonic 方法？

Question

我想替换列表中的大纲。因此我定义了一个上限和下限。现在upper_bound 以上和lower_bound 以下的每个值都替换为绑定值。我的方法是使用 numpy 数组分两步执行此操作。

现在我想知道是否可以一步完成，因为我想它可以提高性能和可读性。

有没有更短的方法可以做到这一点？

import numpy as np

lowerBound, upperBound = 3, 7

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

arr[arr > upperBound] = upperBound
arr[arr < lowerBound] = lowerBound

# [3 3 3 3 4 5 6 7 7 7]
print(arr)

Answer 1

对于不依赖 numpy 的替代方案，您总是可以这样做

arr = [max(lower_bound, min(x, upper_bound)) for x in arr]

如果你只是想设置一个上限，你当然可以写arr = [min(x, upper_bound) for x in arr]。或者类似地，如果你只是想要一个下限，你可以使用max。

在这里，我刚刚应用了这两个操作，写在一起。

编辑：这里有一个更深入的解释：

给定数组的一个元素 x（并假设您的 upper_bound 至少和您的 lower_bound 一样大！），您将遇到以下三种情况之一：

1. x < lower_bound
2. x > upper_bound
3. lower_bound <= x <= upper_bound。

在情况 1 中，max/min 表达式首先计算为 max(lower_bound, x)，然后解析为 lower_bound。

在情况 2 中，表达式首先变为 max(lower_bound, upper_bound)，然后变为 upper_bound。

在情况 3 中，我们得到 max(lower_bound, x)，它解析为 x。

在所有三种情况下，输出都是我们想要的。

Answer 2

你可以使用numpy.clip：

In [1]: import numpy as np

In [2]: arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

In [3]: lowerBound, upperBound = 3, 7

In [4]: np.clip(arr, lowerBound, upperBound, out=arr)
Out[4]: array([3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 7, 7])

In [5]: arr
Out[5]: array([3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 7, 7])