numpy.clip()> funcția este utilizată pentru a tăia (limita) valorile dintr-o matrice.
Dat un interval, valorile din afara intervalului sunt tăiate la marginile intervalului. De exemplu, dacă este specificat un interval de [0, 1], valorile mai mici decât 0 devin 0, iar valorile mai mari decât 1 devin 1.
Sintaxa: numpy.clip(a, a_min, a_max, out=Niciunul)
unordered_map c++Parametri:
A : Matrice care conține elemente de tăiat.
a_min : Valoarea minima.
–> Dacă nu există, tăierea nu este efectuată pe marginea inferioară a intervalului. Nu mai mult de unul dintre a_min și a_max poate fi Nici unul.
a_max : Valoare maximă.
–> Dacă nu există, tăierea nu este efectuată pe marginea superioară a intervalului. Nu mai mult de unul dintre a_min și a_max poate fi Nici unul.
–> Dacă a_min sau a_max sunt asemănătoare matricei, atunci cele trei matrice vor fi difuzate pentru a se potrivi cu formele lor.
afara: Rezultatele vor fi plasate în această matrice. Poate fi matricea de intrare pentru decuparea in loc. out trebuie să aibă forma potrivită pentru a menține ieșirea. Tipul său este păstrat.Întoarcere : clipped_array
Codul #1:
# Python3 code demonstrate clip() function> > # importing the numpy> import> numpy as np> > in_array>=> [>1>,>2>,>3>,>4>,>5>,>6>,>7>,>8> ]> print> (>'Input array : '>, in_array)> > out_array>=> np.clip(in_array, a_min>=> 2>, a_max>=> 6>)> print> (>'Output array : '>, out_array)> |
nod listă java
>
>
Ieșire:
Input array : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] Output array : [2 2 3 4 5 6 6 6]>
Codul #2:
șir în json java
# Python3 code demonstrate clip() function> > # importing the numpy> import> numpy as np> > in_array>=> [>1>,>2>,>3>,>4>,>5>,>6>,>7>,>8>,>9>,>10>]> print> (>'Input array : '>, in_array)> > out_array>=> np.clip(in_array, a_min>=>[>3>,>4>,>1>,>1>,>1>,>4>,>4>,>4>,>4>,>4>],> >a_max>=> 9>)> print> (>'Output array : '>, out_array)> |
>
>
Ieșire:
Input array : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] Output array : [3 4 3 4 5 6 7 8 9 9]>