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])