Pour découper les valeurs d'un tableau, le module numpy de Python fournit une fonction appelée numpy.clip() . Dans la fonction clip(), nous passerons l'intervalle et les valeurs qui sont en dehors de l'intervalle seront tronquées pour les bords de l'intervalle.

Si nous spécifions un intervalle de [1, 2] alors les valeurs inférieures à 1 deviennent 1 et supérieures à 2 sont 2. Cette fonction est similaire à numpy.maximum(x_min, numpy.maximum(x, x_max)) . Mais c'est plus rapide que np.maximum(). Dans numpy.clip() , il n'est pas nécessaire d'effectuer une vérification pour s'assurer x_min.

Syntaxe:

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

Paramètres:

x : tableau_like

Diana Ankudinova

Ce paramètre définit le tableau source dont nous voulons découper les éléments.

x_min : Aucun, scalaire ou array_like

Ce paramètre définit la valeur minimale des valeurs de découpage. Sur le bord inférieur de l'intervalle, le découpage n'est pas requis.

x_max : Aucun, scalaire ou array_like

applet

Ce paramètre définit la valeur maximale des valeurs de découpage. Sur le bord supérieur de l'intervalle, le découpage n'est pas nécessaire. Les trois tableaux sont diffusés pour faire correspondre leurs formes avec les tableaux x_min et x_max. Cela ne sera fait que lorsque x_min et x_max sont de type array_like.

sortie : ndaaray (facultatif)

Ce paramètre définit le ndarray dans lequel le résultat sera stocké. Pour le découpage sur place, il peut s'agir d'un tableau d'entrée. Le type de données de ces tableaux « out » a la bonne forme pour contenir la sortie.

Retour

clip_arr : ndarray

Cette fonction renvoie un tableau contenant les éléments de « x » mais les valeurs inférieures à la x_min, ils sont remplacés par x_min , et ceux qui sont supérieurs à x_max , ils sont remplacés par x_max .

Exemple 1:

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

Sortir:

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

Dans le code ci-dessus

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• Nous avons importé numpy avec le nom d'alias np.
• Nous avons créé un tableau 'x' en utilisant arranger() fonction.
• Nous avons déclaré la variable 'y' et attribué la valeur renvoyée à agrafe() fonction.
• Nous avons transmis les valeurs du tableau 'x', x_min et x_max dans la fonction
• Enfin, nous avons essayé d'imprimer la valeur de 'et' .

Dans la sortie, un ndarray est affiché, qui contient des éléments allant de 3 à 10.

Exemple 2 :

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

Sortir:

 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]) 

Exemple 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) 

Sortir:

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