Bir dizideki değerleri kırpmak için Python'un numpy modülü adı verilen bir işlev sağlar. numpy.clip() . Clip() fonksiyonunda aralığı geçeceğiz ve aralığın dışında kalan değerler aralık kenarları için kırpılacak.
[1, 2] aralığı belirtirsek 1'den küçük değerler 1, 2'den büyük değerler 2 olur. Bu fonksiyon şuna benzer: numpy.maximum(x_min, numpy.maximum(x, x_max)) . Ancak np.maximum()'dan daha hızlıdır. İçinde numpy.clip() olduğundan emin olmak için kontrol yapılmasına gerek yoktur. x_dak
Sözdizimi:
numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None)
Parametreler:
x: dizi_benzeri
25 c'den k'ye
Bu parametre, öğelerini kırpmak istediğimiz kaynak diziyi tanımlar.
x_min: Yok, skaler veya dizi benzeri
Bu parametre kırpma değerleri için minimum değeri tanımlar. Alt aralık kenarında kırpma gerekli değildir.
x_max: Yok, skaler veya dizi benzeri
Bu parametre kırpma değerleri için maksimum değeri tanımlar. Üst aralık kenarında kırpma gerekli değildir. Üç dizi, şekillerini x_min ve x_max dizileriyle eşleştirmek için yayınlanır. Bu yalnızca x_min ve x_max dizi_benzeri olduğunda yapılacaktır.
çıkış: ndaaray (isteğe bağlı)
Bu parametre, sonucun saklanacağı ndarray'i tanımlar. Yerinde kırpma için bu bir giriş dizisi olabilir. Bu 'çıkış' dizilerinin veri türü, çıktıyı tutmak için doğru şekle sahiptir.
Java'da int karakteri
İadeler
Clip_arr: ndarray
benim canlı kriket.
Bu işlev, 'x'in elemanlarını içeren ancak kendisinden daha küçük değerleri içeren bir dizi döndürür. x_dak, onların yerini alırlar x_dak ve daha büyük olanlar x_max , onların yerine x_max .
Örnek 1:
import numpy as np x= np.arange(12) y=np.clip(x, 3, 10) y
Çıktı:
array([ 3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 10])
Yukarıdaki kodda
- Numpy'yi np takma adıyla içe aktardık.
- Kullanarak bir 'x' dizisi oluşturduk turuncu() işlev.
- 'Y' değişkenini bildirdik ve döndürülen değerini atadık. klips() işlev.
- 'x' dizisinin, x_min ve x_max değerini fonksiyona aktardık
- Son olarak değerini yazdırmaya çalıştık. 'Ve' .
Çıktıda 3 ila 10 arasında değişen öğeler içeren bir ndarray gösterilir.
Örnek 2:
import numpy as np a = np.arange(12) np.clip(a, 3, 9, out=a) a
Çıktı:
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])
Örnek 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)
Çıktı:
array([3, 4, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8])