배열의 값을 자르기 위해 Python의 numpy 모듈은 다음과 같은 함수를 제공합니다. numpy.clip() . Clip() 함수에서 간격을 전달하고 간격 외부의 값은 간격 가장자리에 대해 잘립니다.
[1, 2] 간격을 지정하면 1보다 작은 값은 1이 되고 2보다 큰 값은 2가 됩니다. 이 함수는 다음과 유사합니다. numpy.maximum(x_min, numpy.maximum(x, x_max)) . 그러나 np.maximum()보다 빠릅니다. ~ 안에 numpy.clip() , 확인을 수행할 필요가 없습니다. x_분
통사론:
numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None)
매개변수:
x: array_like
... 자바에서
이 매개변수는 클리핑하려는 요소가 포함된 소스 배열을 정의합니다.
x_min: 없음, 스칼라 또는 array_like
이 매개변수는 클리핑 값의 최소값을 정의합니다. 낮은 간격 가장자리에서는 클리핑이 필요하지 않습니다.
문자열을 문자로 변환하는 방법
x_max: 없음, 스칼라 또는 array_like
이 매개변수는 클리핑 값의 최대값을 정의합니다. 위쪽 간격 가장자리에서는 클리핑이 필요하지 않습니다. 세 개의 배열은 해당 모양을 x_min 및 x_max 배열과 일치시키기 위해 브로드캐스팅됩니다. 이는 x_min 및 x_max가 array_like인 경우에만 수행됩니다.
출력: ndaaray(선택 사항)
이 매개변수는 결과가 저장될 ndarray를 정의합니다. 내부 클리핑의 경우 이는 입력 배열일 수 있습니다. 이 'out' 배열의 데이터 유형은 출력을 유지하는 데 적합한 모양을 갖습니다.
보고
Clip_arr: ndarray
이 함수는 'x'의 요소를 포함하지만 x보다 작은 값을 포함하는 배열을 반환합니다. x_분, 그들은 다음으로 대체됩니다 x_분 , 그리고 그보다 큰 것들은 x_max , 그들은 다음으로 대체됩니다. x_max .
예시 1:
import numpy as np x= np.arange(12) y=np.clip(x, 3, 10) y
산출:
array([ 3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 10])
위의 코드에서
- 별칭 이름이 np인 numpy를 가져왔습니다.
- 우리는 다음을 사용하여 배열 'x'를 만들었습니다. 범위() 기능.
- 변수 'y'를 선언하고 반환된 값을 할당했습니다. 클립() 기능.
- 함수에 배열 'x', x_min 및 x_max 값을 전달했습니다.
- 마지막으로 우리는 '그리고' .
출력에는 3에서 10까지의 요소를 포함하는 ndarray가 표시됩니다.
k 최근접 이웃 알고리즘
예 2:
import numpy as np a = np.arange(12) np.clip(a, 3, 9, out=a) a
산출:
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])
예시 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)
산출:
array([3, 4, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8])