Rate this post

Để cắt các giá trị trong một mảng, mô-đun numpy của Python cung cấp một hàm được gọi là numpy.clip (). Trong hàm clip (), chúng ta sẽ bỏ qua các giá trị nằm ngoài khoảng đó sẽ được cắt bớt cho các cạnh khoảng.

Các bài viết liên quan:

Nếu chúng ta chỉ định khoảng [1, 2] thì các giá trị nhỏ hơn 1 trở thành 1 và lớn hơn 2 là 2. Hàm này tương tự như numpy.maximum (x_min, numpy.maximum (x, x_max)). Nhưng nó nhanh hơn np.maximum (). Trong numpy.clip (), không cần thực hiện kiểm tra để đảm bảo x_min <x_max.

Cú pháp:

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

Tham số

  1. x: array_like

Tham số này xác định mảng nguồn có các phần tử mà chúng ta muốn cắt.

  1. x_min: Không có, vô hướng, hoặc array_like

Tham số này xác định giá trị nhỏ nhất cho các giá trị cắt. Ở cạnh khoảng dưới, không cần cắt bớt.

  1. x_max: Không có, vô hướng hoặc array_like

Tham số này xác định giá trị lớn nhất cho các giá trị cắt. Ở cạnh khoảng trên, không cần cắt bớt. Ba mảng được phát sóng để khớp hình dạng của chúng với mảng x_min và x_max. Điều này sẽ chỉ được thực hiện khi x_min và x_max là array_like.

  1. out: ndaaray (tùy chọn)

Tham số này xác định ndarray trong đó kết quả sẽ được lưu trữ. Đối với cắt tại chỗ, đây có thể là một mảng đầu vào. Kiểu dữ liệu của mảng ‘out’ này có hình dạng phù hợp để giữ đầu ra.

Return

clip_arr: ndarray

Hàm này trả về một mảng có chứa các phần tử của ‘x’ nhưng các giá trị nhỏ hơn x_min, chúng được thay thế bằng x_min và những phần tử lớn hơn x_max, chúng được thay thế bằng x_max.

Ví dụ 1:

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

Output:

Trong đoạn code trên

  • Chúng tôi đã tạo một mảng ‘x’ bằng cách sử dụng hàm arange ().
  • Chúng tôi đã khai báo biến ‘y’ và gán giá trị trả về của hàm clip ().
  • Chúng tôi đã chuyển giá trị mảng ‘x’, x_min và x_max trong hàm
  • Cuối cùng, chúng tôi đã cố gắng in giá trị của ‘y’.
  • Trong đầu ra, một ndarray được hiển thị, chứa các phần tử khác nhau, từ 3 đến 10.

Ví dụ 2:

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

Output:

Ví dụ 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)  

Output:

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Contact Me on Zalo
Call now