Pythonischer Weg, Listenwerte durch obere und untere Grenze zu ersetzen (Klemmen, Clipping, Thresholding)?

Question

Ich möchte Outliner aus einer Liste ersetzen. Daher definiere ich eine obere und untere Grenze. Jetzt wird jeder Wert über upper_bound und unter lower_bound durch den gebundenen Wert ersetzt. Mein Ansatz bestand darin, dies in zwei Schritten mit einem numply-Array zu tun.

Jetzt frage ich mich, ob es möglich ist, dies in einem Schritt zu tun, wie ich denke, es könnte Leistung und Lesbarkeit verbessern.

Gibt es einen kürzeren Weg, dies zu tun?

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

können Sie verwenden 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

Für eine Alternative, die nicht auf numpy angewiesen ist, können Sie immer

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

tun könnte, wenn Sie nur eine obere setzen wollten gebunden, könnte man natürlich arr = [min(x, upper_bound) for x in arr] schreiben. Oder ähnlich, wenn Sie nur eine untere Grenze wollten, würden Sie stattdessen max verwenden.

Hier habe ich gerade beide Operationen angewendet, geschrieben zusammen.

Edit: Hier ist eine etwas tiefer gehende Erklärung:

ein Element x des Arrays Given (und unter der Annahme, dass Ihr upper_bound mindestens so groß wie Ihre lower_bound!), Sie eine haben werde von drei Fällen:

i) x < lower_bound

ii) x > upper_bound

iii) lower_bound <= x <= upper_bound.

In Fall (i) wertet der Ausdruck max/min zunächst max(lower_bound, x) aus, der dann in aufgelöst wird. Im Fall (ii) wird der Ausdruck zuerst max(lower_bound, upper_bound), was dann upper_bound wird.

Im Fall (iii) erhalten wir max(lower_bound, x), die nur x löst.

In allen drei Fällen ist die Ausgabe, was wir wollen.