NumPy 1.14 - numpy.clip()

numpy.clip




numpy

numpy.clip

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

किसी सरणी में मानों को क्लिप (सीमा) करें।

एक अंतराल को देखते हुए, अंतराल के बाहर के मूल्यों को अंतराल किनारों पर क्लिप किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि [0, 1] का अंतराल निर्दिष्ट है, तो मान 0 से छोटे हो जाते हैं, और 1 से बड़े मान 1 हो जाते हैं।

पैरामीटर:

a : array_like

क्लिप वाले तत्वों को सरणी करें।

a_min : स्केलर या array_like या None

न्यूनतम मूल्य। यदि None , तो निचले अंतराल के किनारे पर कतरन का प्रदर्शन नहीं किया जाता है। a_min और a_max से एक से अधिक नहीं हो सकता है।

a_max : स्केलर या array_like या None

अधिकतम मूल्य। यदि None , तो ऊपरी अंतराल के किनारे पर कतरन का प्रदर्शन नहीं किया जाता है। a_min और a_max से एक से अधिक नहीं हो सकता है। यदि a_min या a_max हैं, तो तीन सरणियों को उनके आकृतियों से मिलान करने के लिए प्रसारित किया जाएगा।

बाहर : ndarray, वैकल्पिक

परिणाम इस सरणी में रखे जाएंगे। यह इन-प्लेस क्लिपिंग के लिए इनपुट ऐरे हो सकता है। आउटपुट रखने के लिए सही आकार का होना चाहिए। इसका प्रकार संरक्षित है।

यह दिखाता है:

clipped_array : ndarray

ए के तत्वों के साथ एक सरणी, लेकिन जहां मान < a_min को a_min से बदला जाता है, और उन a_max को a_max साथ।

यह भी देखें

numpy.doc.ufuncs
अनुभाग "आउटपुट तर्क"

उदाहरण

>>> a = np.arange(10)
>>> np.clip(a, 1, 8)
array([1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8])
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.clip(a, 3, 6, out=a)
array([3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 6])
>>> a = np.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.clip(a, [3, 4, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4], 8)
array([3, 4, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8])