Pentru tăierea valorilor dintr-o matrice, modulul numpy din Python oferă o funcție numită numpy.clip() . În funcția clip(), vom trece intervalul, iar valorile care sunt în afara intervalului vor fi tăiate pentru marginile intervalului.

Dacă specificăm un interval de [1, 2] atunci valorile mai mici decât 1 devin 1 și mai mari decât 2 este 2. Această funcție este similară cu numpy.maximum(x_min, numpy.maximum(x, x_max)) . Dar este mai rapid decât np.maximum(). În numpy.clip() , nu este nevoie să efectuați verificarea pentru asigurare x_min.

Sintaxă:

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

Parametri:

x: array_like

unordered_map c++

Acest parametru definește matricea sursă ale cărei elemente dorim să le decupăm.

x_min: Nici unul, scalar sau array_like

Acest parametru definește valoarea minimă pentru valorile de tăiere. Pe marginea inferioară a intervalului, nu este necesară tăierea.

x_max: Nici unul, scalar sau array_like

nod listă java

Acest parametru definește valoarea maximă pentru valorile de tăiere. Pe marginea superioară a intervalului, nu este necesară tăierea. Cele trei matrice sunt difuzate pentru potrivirea formelor lor cu matricele x_min și x_max. Acest lucru se va face numai atunci când x_min și x_max sunt de tip array_like.

ieșire: ndaaray (opțional)

Acest parametru definește ndarray-ul în care va fi stocat rezultatul. Pentru decuparea in loc, aceasta poate fi o matrice de intrare. Tipul de date al acestei matrice „out” are forma potrivită pentru a păstra rezultatul.

Se intoarce

clip_arr: ndarray

Această funcție returnează o matrice care conține elementele lui „x”, dar valorile care sunt mai mici decât x_min, sunt inlocuiti cu x_min , și cele care sunt mai mari decât x_max , sunt înlocuite cu x_max .

Exemplul 1:

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

Ieșire:

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

În codul de mai sus

șir în json java

• Am importat numpy cu numele de alias np.
• Am creat o matrice „x” folosind aranja () funcţie.
• Am declarat variabila „y” și am atribuit valoarea returnată a lui clamă() funcţie.
• Am trecut valoarea matricei „x”, x_min și x_max în funcție
• În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea lui 'și' .

În rezultat, este afișat un ndarray, care conține elemente cuprinse între 3 și 10.

Exemplul 2:

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

Ieșire:

 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]) 

Exemplul 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) 

Ieșire:

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