Norint iškirpti masyvo reikšmes, Python modulis numpy suteikia funkciją, vadinamą numpy.clip() . Funkcijoje clip() mes perduodame intervalą, o reikšmės, kurios yra už intervalo, bus nukirptos intervalo kraštinėms.

Jei nurodysime intervalą [1, 2], reikšmės, mažesnės nei 1, tampa 1, o didesnės nei 2 yra 2. Ši funkcija yra panaši į numpy.maximum(x_min, numpy.maximum(x, x_max)) . Bet tai greičiau nei np.maximum(). Į numpy.clip() , nereikia atlikti patikrinimo siekiant užtikrinti x_min.

Sintaksė:

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

Parametrai:

x: panašus į masyvą

perdaryti žemėlapį

Šis parametras apibrėžia šaltinio masyvą, kurio elementus norime iškirpti.

x_min: Nėra, skaliarinis arba panašus į masyvą

Šis parametras apibrėžia mažiausią iškirpimo verčių reikšmę. Apatiniame intervalo krašte kirpti nereikia.

inkapsuliacija Java

x_max: nėra, skaliarinis arba panašus į masyvą

Šis parametras apibrėžia didžiausią iškirpimo verčių reikšmę. Viršutiniame intervalo krašte kirpti nereikia. Trys masyvai transliuojami siekiant suderinti jų formas su x_min ir x_max masyvais. Tai bus daroma tik tada, kai x_min ir x_max yra panašūs į masyvą.

out: ndaaray (neprivaloma)

Šis parametras apibrėžia ndarray, kuriame bus saugomas rezultatas. Jei norite iškirpti vietoje, tai gali būti įvesties masyvas. Šių „išorinių“ masyvų duomenų tipas yra tinkamas išvesties laikymui.

Grąžina

clip_arr: ndarray

Ši funkcija grąžina masyvą, kuriame yra „x“ elementų, tačiau reikšmės yra mažesnės už x_min, jie pakeičiami x_min , ir tie, kurie yra didesni nei x_max , jie pakeičiami x_max .

1 pavyzdys:

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

Išvestis:

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

Aukščiau pateiktame kode

• Mes importavome numpy su slapyvardžiu np.
• Sukūrėme masyvą „x“ naudodami arange () funkcija.
• Mes paskelbėme kintamąjį „y“ ir priskyrėme grąžintą reikšmę klipas () funkcija.
• Funkcijoje perdavėme masyvo „x“, x_min ir x_max reikšmes
• Galiausiai bandėme atspausdinti vertę 'ir' .

Išvestyje rodomas ndarray, kuriame yra elementų nuo 3 iki 10.

java poeilutės pavyzdys

2 pavyzdys:

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

Išvestis:

 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]) 

3 pavyzdys:

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

Išvestis:

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