Python的Numpy库的函数astype()在将大范围数据类型转换为小范围数据类型时并不是做饱和(saturate)操作(附实现饱和操作的方法)

Python的Numpy库的函数astype()在将大范围数据类型转换为小范围数据类型时并不是做饱和(saturate)操作。
关于什么是饱和操作，可以参看博文：https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125247806

关于题目中的问题，举例说明如下：

import numpy as npA = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 260.3]])B = A.astype('uint8')

运行结果如下：

如果做的是饱和操作，那么B的最后一个元素值该为255才对，而不应该为4。

如果想做饱和操作，该怎么办呢？
可以用成员函数where()变通实现饱和操作。
函数where()的原型如下：

where(condition[, x, y])

根据条件 condition 从 x 和 y 中选择元素，当 condition 为 True 时，选 x，否则选 y。

下面的语句实现0~255范围的饱和操作。

import numpy as npA1 = np.array([[-5, 2, 3],[4, 5, 260.3]])A2 = np.where(A1 > 255, 255, A1)
A3 = np.where(A2 < 0, 0, A2)

运行结果如下：

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