logo

numpy.clip() in Python

numpy.clip()> functie wordt gebruikt om de waarden in een array te knippen (beperken).

Gegeven een interval worden waarden buiten het interval naar de intervalranden geknipt. Als bijvoorbeeld een interval van [0, 1] is opgegeven, worden waarden kleiner dan 0 0 en worden waarden groter dan 1 1.

Syntaxis: numpy.clip(a, a_min, a_max, out=Geen)



Python-lijst initialiseren

Parameters:
A : Array met elementen die moeten worden geknipt.
een_min: Minimale waarde.
–> Indien Geen, wordt er niet bijgesneden op de onderste intervalrand. Niet meer dan één van a_min en a_max mag Geen zijn.
a_max : Maximale waarde.
–> Indien Geen, wordt er niet bijgesneden op de bovenste intervalrand. Niet meer dan één van a_min en a_max mag Geen zijn.
–> Als a_min of a_max array_like zijn, worden de drie arrays uitgezonden zodat ze overeenkomen met hun vormen.
uit : De resultaten worden in deze array geplaatst. Het kan de invoerarray zijn voor in-place clipping. out moet de juiste vorm hebben om de uitvoer vast te houden. Het type is bewaard gebleven.

Opbrengst : geknipte_array

Code #1:




Java-stringklasse
# 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)>

>

>

Uitgang:

 Input array : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] Output array : [2 2 3 4 5 6 6 6]>


Code #2:




# 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)>

>

>

panda's loc

Uitgang:

 Input array : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] Output array : [3 4 3 4 5 6 7 8 9 9]>