Egy tömbben lévő értékek kivágásához a Python numpy modulja egy úgynevezett függvényt biztosít numpy.clip() . A clip() függvényben átadjuk az intervallumot, és az intervallumon kívül eső értékeket levágjuk az intervallum éleihez.

Ha megadunk egy [1, 2] intervallumot, akkor az 1-nél kisebb értékek 1-ekké, a 2-nél nagyobbak pedig 2-ekké válnak. Ez a függvény hasonló numpy.maximum(x_min, numpy.maximum(x, x_max)) . De gyorsabb, mint az np.maximum(). Ban ben numpy.clip() , nincs szükség ellenőrzésre annak biztosítására x_min.

Szintaxis:

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

Paraméterek:

x: array_like

mi az obj a java-ban

Ez a paraméter határozza meg azt a forrástömböt, amelynek elemeit ki akarjuk vágni.

x_min: Nincs, skalár vagy tömbszerű

Ez a paraméter határozza meg a vágási értékek minimális értékét. Az alsó intervallum szélén nincs szükség nyírásra.

x_max: Nincs, skalár vagy tömbszerű

Ez a paraméter határozza meg a vágási értékek maximális értékét. Az intervallum felső szélén nincs szükség nyírásra. A három tömb az x_min és x_max tömbök alakjának megfeleltetése érdekében szórásra kerül. Ez csak akkor történik meg, ha x_min és x_max tömbszerű.

operációs rendszer példák

kimenet: ndaaray (opcionális)

Ez a paraméter határozza meg azt az ndarray-t, amelyben az eredmény tárolásra kerül. Helyi kivágáshoz ez lehet egy bemeneti tömb. Ezen „out” tömbök adattípusa megfelelő alakú a kimenet megtartásához.

Visszatér

clip_arr: ndarray

Ez a függvény egy tömböt ad vissza, amely tartalmazza az 'x' elemeit, de az értékeket, amelyek kisebbek, mint az x_perc, lecserélik őket x_min , és azok, amelyek nagyobbak, mint x_max , lecserélik őket x_max .

1. példa:

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

Kimenet:

hogyan kell olvasni egy json fájlt

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

A fenti kódban

• Importáltuk a numpy-t np aliasnévvel.
• Létrehoztunk egy 'x' tömböt a használatával arange() funkció.
• Deklaráltuk az 'y' változót, és hozzárendeltük a visszaadott értékét csipesz() funkció.
• A függvényben átadtuk az 'x', x_min és x_max tömb értékét
• Végül megpróbáltuk kinyomtatni az értékét 'és' .

A kimenetben egy ndarray látható, amely 3-tól 10-ig terjedő elemeket tartalmaz.

2. példa:

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

Kimenet:

 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. példa:

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

Kimenet:

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