Pythonic方法用上限和下限(钳位,限幅,阈值)替换列表值？

Question

我想从列表中替换outliners.因此我定义了上限和下限.现在,上面upper_bound和下面的每个值lower_bound都被绑定值替换.我的方法是使用numpy数组分两步完成.

现在我想知道是否可以一步完成,因为我猜它可以提高性能和可读性.

有没有更短的方法来做到这一点？

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

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])

Answer 2

对于不依赖的替代方案numpy,您可以随时使用

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,如果你只想要一个下限,你可以使用max.

在这里,我刚刚应用了两个操作.

编辑:这是一个稍微深入的解释:

给定x数组的一个元素(假设你的upper_bound数量至少与你的一样大lower_bound!),你将有以下三种情况之一:

一世) x < lower_bound

II) x > upper_bound

iii)lower_bound <= x <= upper_bound.

在情况(i)中,max/min表达式首先求值max(lower_bound, x),然后解析为lower_bound.

在情况(ii)中,表达首先变为max(lower_bound, upper_bound),然后变为upper_bound.

在情况(iii)中,我们得到的max(lower_bound, x)结果只是x.

在所有三种情况下,输出都是我们想要的.