如何创建具有大于numpy数字的组件的向量

Question

例如，我有这样的向量：

v = np.array([2, 4, 1, 7, 9, 3, 5])

我想将每个组件与一个数字进行比较，以获得一个新的向量，该向量比数字更大（如果原始组件较小，则）。对于上面的示例和limit=3，结果应为：

np.array([3, 4, 3, 7, 9, 3, 5])

我该如何使用numpy？

Answer 1

您可以简单地做

v[v <= 3] = 3

为您提供所需的输出：

array([3, 4, 3, 7, 9, 3, 5])

简短说明：

v <= 3

创建一个布尔数组

array([ True, False,  True, False, False,  True, False], dtype=bool)

和命令

v[v <= 3]

将所有值设置为3，其中此布尔数组对True进行评估。

Answer 2

您也可以使用numpy.clip：

>>> np.clip(v, 3, None)
array([3, 4, 3, 7, 9, 3, 5])

第二个参数是a 最大值，但我只给出了最小值。

这也可以提供out参数，在这种情况下，如果您作为目标提供，则可以在就位工作：

>>> x = np.clip(v, 3, None, v)
>>> id(x), id(v)
(4357557104, 4357557104)
>>> v
array([3, 4, 3, 7, 9, 3, 5])
>>>

文档：

out : ndarray, optional
    The results will be placed in this array. It may be the input
    array for in-place clipping.  `out` must be of the right shape
    to hold the output.  Its type is preserved.

如果您受到内存的约束，这可能会有用（我相信没有创建中间布尔数组）。