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

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.

İadeler

Clip_arr: ndarray

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])