python 一维数组所有元素是否大于_replace大于某个值的Python NumPy数组的所有元素...

因为你实际上需要一个不同的数组， arr < 255 ， arr < 255是arr < 255 ，否则，这可以简单地完成：

result = np.minimum(arr, 255)

更一般地，对于下限和/或上限：

result = np.clip(arr, 0, 255)

如果你只想访问255以上的值，或者更复杂的话，@ mtitan8的答案更一般，但是np.clip和np.minimum (或np.maximum )更好，更快。

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

如果你想在原地进行(即修改arr而不是创buildresult )，可以使用np.minimum的out参数：

np.minimum(arr, 255, out=arr)

要么

np.clip(arr, 0, 255, arr)

( out= name是可选的，因为参数的顺序与函数的定义相同。)

对于就地修改，布尔索引加速了很多(不必分别修改和拷贝)，但是仍然没有minimum速度：

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

为了比较，如果你想限制你的价值观以及最大限度的，没有clip你将不得不这样做两次，有像

np.minimum(a, 255, a) np.maximum(a, 0, a)

要么，

a[a>255] = 255 a[a<0] = 0