עבור חיתוך הערכים במערך, מודול numpy של Python מספק פונקציה שנקראת numpy.clip() . בפונקציה clip() נעביר את המרווח, והערכים שנמצאים מחוץ למרווח יקוצצו עבור קצוות המרווחים.
אם נציין מרווח של [1, 2] אז הערכים הקטנים מ-1 הופכים ל-1 וגדול מ-2 הוא 2. פונקציה זו דומה ל-1. numpy.maximum(x_min, numpy.maximum(x, x_max)) . אבל זה מהיר יותר מ-np.maximum(). ב numpy.clip() , אין צורך לבצע בדיקה כדי להבטיח x_min
תחביר:
numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None)
פרמטרים:
x: array_like
מהו שם משתמש
פרמטר זה מגדיר את מערך המקור שאת האלמנטים שלו אנו רוצים לגזור.
x_min: None, scalar, או array_like
פרמטר זה מגדיר את הערך המינימלי עבור ערכי חיתוך. בקצה המרווח התחתון, אין צורך בגזירה.
תאריך למחרוזת
x_max: None, scalar, or array_like
פרמטר זה מגדיר את הערך המקסימלי עבור ערכי חיתוך. בקצה המרווח העליון, אין צורך בגזירה. שלושת המערכים משודרים לצורך התאמת צורותיהם עם מערכי x_min ו-x_max. זה ייעשה רק כאשר x_min ו-x_max הם array_like.
החוצה: ndaaray (אופציונלי)
פרמטר זה מגדיר את ה-ndarray שבו התוצאה תישמר. עבור גזירה במקום, זה יכול להיות מערך קלט. לסוג הנתונים של מערכי ה-'out' הזה יש את הצורה הנכונה להחזקת הפלט.
החזרות
clip_arr: ndarray
פונקציה זו מחזירה מערך המכיל את האלמנטים של 'x' אך את הערכים הנמוכים מה- x_min, הם מתחלפים ב x_min , ואלה שהם גדולים מ x_max , הם מוחלפים ב x_max .
דוגמה 1:
import numpy as np x= np.arange(12) y=np.clip(x, 3, 10) y
תְפוּקָה:
array([ 3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 10])
בקוד למעלה
- ייבאנו numpy עם שם הכינוי np.
- יצרנו מערך 'x' באמצעות arange() פוּנקצִיָה.
- הכרזנו על המשתנה 'y' והקצנו את הערך המוחזר של לְקַצֵץ() פוּנקצִיָה.
- העברנו את ערך המערך 'x', x_min ו-x_max בפונקציה
- לבסוף, ניסינו להדפיס את הערך של 'ו' .
בפלט, מוצג ndarray, המכיל אלמנטים הנעים בין 3 ל-10.
שחקנית קולנוע rekha
דוגמה 2:
import numpy as np a = np.arange(12) np.clip(a, 3, 9, out=a) a
תְפוּקָה:
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])
דוגמה 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)
תְפוּקָה:
array([3, 4, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8])