Так как вы на самом деле хотите другой массив, который находится arr
где arr < 255
и в 255
противном случае, это можно сделать просто:
result = np.minimum(arr, 255)
В целом, для нижней и / или верхней границы:
result = np.clip(arr, 0, 255)
Если вы просто хотите получить доступ к значениям свыше 255 или к чему-то более сложному, ответ @ mtitan8 является более общим, но np.clip
и np.minimum
(или np.maximum
) более приятным и быстрым для вашего случая:
In [292]: timeit np.minimum(a, 255)
100000 loops, best of 3: 19.6 µs per loop
In [293]: %%timeit
.....: c = np.copy(a)
.....: c[a>255] = 255
.....:
10000 loops, best of 3: 86.6 µs per loop
Если вы хотите сделать это на месте (т.е. изменить arr
вместо создания result
), вы можете использовать out
параметр np.minimum
:
np.minimum(arr, 255, out=arr)
или
np.clip(arr, 0, 255, arr)
( out=
имя является необязательным, поскольку аргументы в том же порядке, что и определение функции.)
Для модификации на месте логическое индексирование значительно ускоряется (без необходимости создавать и затем изменять копию отдельно), но все же не так быстро, как minimum
:
In [328]: %%timeit
.....: a = np.random.randint(0, 300, (100,100))
.....: np.minimum(a, 255, a)
.....:
100000 loops, best of 3: 303 µs per loop
In [329]: %%timeit
.....: a = np.random.randint(0, 300, (100,100))
.....: a[a>255] = 255
.....:
100000 loops, best of 3: 356 µs per loop
Для сравнения, если вы хотите ограничить свои значения как минимумом, так и максимумом, без этого clip
вам придется делать это дважды, с чем-то вроде
np.minimum(a, 255, a)
np.maximum(a, 0, a)
или,
a[a>255] = 255
a[a<0] = 0