Python拾遗系列：numpy 如何将大于或小于阈值的值替换为给定的阈值？

1. 导入numpy包

import numpy as np

2. 构造样本数据

构造50个人的语文与数学的成绩，平均成绩为65分，标准差为20

np.random.seed(1)
data = np.random.normal(65,20, [25,2]).round(1)

print(data)

[[ 97.5  52.8]
 [ 54.4  43.5]
 [ 82.3  19. ]
 [ 99.9  49.8]
 [ 71.4  60. ]
 [ 94.2  23.8]
 [ 58.6  57.3]
 [ 87.7  43. ]
 [ 61.6  47.4]
 [ 65.8  76.7]
 [ 43.   87.9]
 [ 83.   75. ]
 [ 83.   51.3]
 [ 62.5  46.3]
 [ 59.6  75.6]
 [ 51.2  57.1]
 [ 51.3  48.1]
 [ 51.6  64.7]
 [ 42.7  69.7]
 [ 98.2  79.8]
 [ 61.2  47.2]
 [ 50.1  98.8]
 [ 66.   52.3]
 [ 68.8 107. ]
 [ 67.4  77.3]]

3. 查看异常数据

• 低于30或大于100的数据

data[(data>100) | (data<30)]

array([ 19. ,  23.8, 107. ])

4.替换异常数据

• 将小于30的替换为30，大于100的替换为100

clip函数：用于限制数组的值，比如所有的数据都应处于[0,1]之间，小于0的数设置为0，大于1的值设置为1.

data1 = np.clip(data, a_min=30, a_max=100)

data1[(data1<30) | (data1>100)]

array([], dtype=float64)