numpy.clip()> La función se utiliza para recortar (limitar) los valores en una matriz.
Dado un intervalo, los valores fuera del intervalo se recortan en los bordes del intervalo. Por ejemplo, si se especifica un intervalo de [0, 1], los valores menores que 0 se convierten en 0 y los valores mayores que 1 se convierten en 1.
Sintaxis: numpy.clip(a, a_min, a_max, fuera=Ninguno)
svmParámetros:
a : Matriz que contiene elementos para recortar.
a_min: Valor mínimo.
–> Si no hay ninguno, el recorte no se realiza en el borde del intervalo inferior. No más de uno de a_min y a_max puede ser Ninguno.
a_max: Valor máximo.
–> Si no hay ninguno, el recorte no se realiza en el borde del intervalo superior. No más de uno de a_min y a_max puede ser Ninguno.
–> Si a_min o a_max son similares a una matriz, entonces las tres matrices se transmitirán para que coincidan con sus formas.
afuera : Los resultados se colocarán en esta matriz. Puede ser la matriz de entrada para el recorte in situ. La salida debe tener la forma adecuada para contener la salida. Su tipo se conserva.Devolver : matriz_clipped
Código #1:
# Python3 code demonstrate clip() function> > # importing the numpy> import> numpy as np> > in_array>=> [>1>,>2>,>3>,>4>,>5>,>6>,>7>,>8> ]> print> (>'Input array : '>, in_array)> > out_array>=> np.clip(in_array, a_min>=> 2>, a_max>=> 6>)> print> (>'Output array : '>, out_array)> |
>
expresión regular en java
>
Producción :
Input array : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] Output array : [2 2 3 4 5 6 6 6]>
Código #2:
hora de la cena versus la hora de la cena
# Python3 code demonstrate clip() function> > # importing the numpy> import> numpy as np> > in_array>=> [>1>,>2>,>3>,>4>,>5>,>6>,>7>,>8>,>9>,>10>]> print> (>'Input array : '>, in_array)> > out_array>=> np.clip(in_array, a_min>=>[>3>,>4>,>1>,>1>,>1>,>4>,>4>,>4>,>4>,>4>],> >a_max>=> 9>)> print> (>'Output array : '>, out_array)> |
>
>
Producción :
Input array : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] Output array : [3 4 3 4 5 6 7 8 9 9]>