Для відсікання значень у масиві модуль numpy Python надає функцію під назвою numpy.clip() . У функції clip() ми передамо інтервал, і значення, які знаходяться за межами інтервалу, будуть обрізані для країв інтервалу.

Якщо ми вкажемо інтервал [1, 2], тоді значення, менші за 1, стануть 1, а більші за 2 стануть 2. Ця функція подібна до numpy.maximum(x_min, numpy.maximum(x, x_max)) . Але це швидше, ніж np.maximum(). в numpy.clip() , немає необхідності проводити перевірку на забезпечення x_хв.

Синтаксис:

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

Параметри:

x: array_like

діана анкудінова

Цей параметр визначає вихідний масив, елементи якого ми хочемо обрізати.

x_min: немає, скаляр або array_like

Цей параметр визначає мінімальне значення для значень відсікання. На нижній кромці інтервалу обрізка не потрібна.

x_max: немає, скаляр або array_like

Цей параметр визначає максимальне значення для значень відсікання. По верхньому краю інтервалу обрізка не потрібна. Три масиви транслюються для узгодження їх форм із масивами x_min і x_max. Це буде зроблено лише тоді, коли x_min і x_max є array_like.

вихід: ndaaray (необов'язково)

Цей параметр визначає ndarray, у якому буде зберігатися результат. Для відсікання на місці це може бути вхідний масив. Тип даних цього «вихідного» масиву має правильну форму для зберігання виводу.

onclick js

Повернення

clip_arr: ndarray

перевести рядок як int

Ця функція повертає масив, який містить елементи «x», але значення, менші за x_min, вони замінюються на x_хв , і ті, що більші за x_макс , вони замінюються на x_макс .

приклад 1:

 import numpy as np x= np.arange(12) y=np.clip(x, 3, 10) y 

Вихід:

 array([ 3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 10]) 

У наведеному вище коді

• Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
• Ми створили масив 'x' за допомогою діапазон() функція.
• Ми оголосили змінну 'y' і присвоїли їй повернуте значення кліп() функція.
• Ми передали у функцію значення масиву 'x', x_min і x_max
• Нарешті, ми спробували надрукувати значення 'та' .

У вихідних даних показано ndarray, який містить елементи від 3 до 10.

приклад 2:

 import numpy as np a = np.arange(12) np.clip(a, 3, 9, out=a) a 

Вихід:

 array([3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9]) array([3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9]) 

приклад 3:

 import numpy as np a = np.arange(12) np.clip(a, [3, 4, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 6], 8) 

Вихід:

 array([3, 4, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8])