您可以使用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])

对于不依赖于numpy的替代方案，您总是可以

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

如果你只想设置一个上限，你当然可以写arr = [min(x, upper_bound) for x in arr]，或者类似地，如果你只想设置一个下限，你可以用max代替。
在这里，我将两个操作一起应用。

**编辑：**下面是稍微深入一点的解释：

给定数组的一个元素x（并假设您的upper_bound至少与lower_bound一样大！），您将遇到以下三种情况之一：

1. x < lower_bound
2. x > upper_bound
3. lower_bound <= x <= upper_bound .
   在案例1中，max/min表达式首先计算为max(lower_bound, x)，然后解析为lower_bound。
   在情况2中，表达式首先变为max(lower_bound, upper_bound)，然后变为upper_bound。
   在案例3中，我们得到max(lower_bound, x)，它解析为x。
   在这三种情况下，输出都是我们想要的。