配列内の値をクリップするために、Python の numpy モジュールには次の関数が用意されています。 numpy.clip() 。 Clip() 関数では、間隔を渡し、間隔の外側にある値は間隔の端でクリップされます。

[1, 2] の間隔を指定すると、1 より小さい値は 1 になり、2 より大きい値は 2 になります。この関数は次と似ています。 numpy.maximum(x_min, numpy.maximum(x, x_max)) 。ただし、np.maximum() よりも高速です。で numpy.clip() を確認するためのチェックを実行する必要はありません。 x_分。

構文：

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

パラメーター：

x: 配列のようなもの

Javaのchar + int

このパラメータは、要素をクリップするソース配列を定義します。

x_min: なし、スカラー、または array_like

このパラメータは、クリッピング値の最小値を定義します。間隔の下側のエッジでは、クリッピングは必要ありません。

x_max: なし、スカラー、または array_like

このパラメータは、クリッピング値の最大値を定義します。上部間隔のエッジでは、クリッピングは必要ありません。 3 つの配列は、その形状を x_min および x_max 配列と照合するためにブロードキャストされます。これは、x_min と x_max が array_like の場合にのみ行われます。

出力: ndaaray(オプション)

このパラメータは、結果が格納される ndarray を定義します。インプレースクリッピングの場合、これは入力配列になります。この「out」配列のデータ型は、出力を保持するのに適切な形状を持っています。

マイクロリシックカーネル

戻り値

Clip_arr: ndarray

モック抽象クラスを挿入する方法

この関数は、「x」の要素を含む配列を返しますが、その値は x_分、 彼らは次のように置き換えられます x_分 、およびそれよりも大きいもの x_max 、それらは次のように置き換えられます x_max 。

例 1:

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

出力：

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

上記のコードでは

• numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
• 次を使用して配列「x」を作成しました。 アレンジ() 関数。
• 変数「y」を宣言し、戻り値を代入しました。 クリップ（） 関数。
• 関数に配列「x」、x_min、および x_max の値を渡しました。
• 最後に、次の値を出力しようとしました。 'そして' 。

出力には、3 ～ 10 の範囲の要素を含む ndarray が表示されます。

例 2:

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

出力：

 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]) 

例 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) 

出力：

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