numpy中的np.clip()函数和TensorFlow中的tf.clip_by_value（）函数用法

Numpy 中clip函数的使用

numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None)[source]

其中a是一个数组，后面两个参数分别表示最小和最大值，怎么用呢，老规矩，我们看代码：

[code]import numpy as np
x=np.array([1,2,3,5,6,7,8,9])
np.clip(x,3,8)
Out[88]:
array([3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8])

1
2
3
4
5
也就是说clip这个函数将将数组中的元素限制在a_min, a_max之间，大于a_max的就使得它等于 a_max，小于a_min,的就使得它等于a_min。

[code]x=np.array([[1,2,3,5,6,7,8,9],[1,2,3,5,6,7,8,9]])
np.clip(x,3,8)
 
Out[90]:
array([[3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8],

[code][3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8]])

值域范围 tf.clip_by_value的用
  
tf.clip_by_value的用法
tf.clip_by_value(A, min, max)：输入一个张量A，把A中的每一个元素的值都压缩在min和max之间。小于min的让它等于min，大于max的元素的值等于max。
例如：

[code][python] view plain copy
import tensorflow as tf;  
import numpy as np;  
  
A = np.array([[1,1,2,4], [3,4,8,5]])  
  
with tf.Session() as sess:  
    print sess.run(tf.clip_by_value(A, 2, 5))  

输出：
[[2 2 2 4]
 [3 4 5 5]]
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作者：lianzhng 
来源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/lianzhng/article/details/80393471