Arvojen leikkaamiseksi taulukossa Pythonin numpy-moduuli tarjoaa funktion nimeltä numpy.clip() . Clip()-funktiossa välitämme välin, ja välin ulkopuolella olevat arvot leikataan intervallin reunoihin.

Jos määritämme välin [1, 2], arvot, jotka ovat pienempiä kuin 1, tulevat 1:ksi ja suuremmat kuin 2 ovat 2. Tämä funktio on samanlainen kuin numpy.maximum(x_min, numpy.maximum(x, x_max)) . Mutta se on nopeampi kuin np.maximum(). Sisään numpy.clip() , ei tarvitse suorittaa tarkistusta sen varmistamiseksi x_min.

Syntaksi:

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

Parametrit:

x: array_like

laskea erillinen sql

Tämä parametri määrittää lähdetaulukon, jonka elementit haluamme leikata.

x_min: Ei mitään, skalaari tai array_like

Tämä parametri määrittää leikkausarvojen vähimmäisarvon. Alareunassa leikkausta ei tarvita.

x_max: Ei mitään, skalaari tai array_like

Tämä parametri määrittää leikkausarvojen enimmäisarvon. Yläreunassa leikkausta ei tarvita. Kolme taulukkoa lähetetään niiden muotojen sovittamiseksi yhteen x_min- ja x_max-taulukoiden kanssa. Tämä tehdään vain, kun x_min ja x_max ovat array_like.

ulos: ndaaray (valinnainen)

mikä on desktop.ini

Tämä parametri määrittää ndarray, johon tulos tallennetaan. Paikalla leikkaamista varten tämä voi olla syöttötaulukko. Näiden 'ulos'-taulukoiden tietotyypit ovat oikean muotoisia lähdön säilyttämiseksi.

Palauttaa

clip_arr: ndarray

Tämä funktio palauttaa taulukon, joka sisältää elementit 'x', mutta arvot, jotka ovat pienempiä kuin x_min, ne korvataan x_min , ja ne, jotka ovat suurempia kuin x_max , ne korvataan x_max .

java-merkkijonon muunnos int:ksi

Esimerkki 1:

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

Lähtö:

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

Yllä olevassa koodissa

• Olemme tuoneet numpyn aliasnimellä np.
• Olemme luoneet taulukon 'x' käyttämällä järjestää () toiminto.
• Olemme ilmoittaneet muuttujan 'y' ja määrittäneet palautetun arvon clip() toiminto.
• Olemme välittäneet taulukon 'x', x_min ja x_max arvon funktiossa
• Lopuksi yritimme tulostaa arvon 'ja' .

Tulosteessa näytetään ndarray, joka sisältää elementtejä välillä 3 - 10.

Esimerkki 2:

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

Lähtö:

 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]) 

Esimerkki 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) 

Lähtö:

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