arr=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])min_values=np.array([3,3,3,3,3,4,4,4,4])max_values=np.array([7,7,7,7,7,6,6,6,6])clipped_arr=np.clip(arr,min_values,max_values)print(clipped_arr) Python Copy Output: 2.2 使用clip()函数处理多维数组 clip()函数也可以用于处理多维数组。
numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None) Clip (limit) the values in an array. Given an interval, values outside the interval are clipped to the interval edges. For example, if an interval of [0, 1] is specified, values smaller than 0 become 0, and values larger than 1 become 1....
Numpy中clip函数的使用 importnumpy as np x=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) np.clip(x,4,6) Out[88]: array([4, 4, 4, 4, 5, 6, 6, 6, 6]) numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None) 其实就是把数组a的元素限制到[a_min, a_max]区间内...
Clip 示例:限制数组中的最小值为 2,最大值为 6。 #Example-1array = np.array([10, 7, 4, 3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0])print (np.clip(array,2,6))[664322562462]#Example-2array = np.array([10, -1, 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0])print (np.clip(array,2,5)...
The clip() function is used to limit the values in an array to a specified range. The clip() function is used to limit the values in an array to a specified range. Example import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # clip values in array1 betw
1.附上官方文档链接: numpy.clip 2.函数定义 numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None) 3.参数解释 简单说一下,clip是一个截断函数,也就是将指定数组或数值的大小限制在你规定的范围[min,max]内:12 a 需要被clip的一个数组(array) a_min a_min和a_max 可以是标量、array_like、None a_max ...
Numpy 中clip函数的使用 numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None)[source] 其中a是一个数组,后面两个参数分别表示最小和最大值,怎么用呢,老规矩,我们看代码: import numpy as np x=np.array([1,2,3,5,6,7,8,9]) np.clip(x,3,8)
out:要输出的数组或数据框,默认值为None,也可以是原array,非必填项。 注:clip函数返回的是一个新的数组,原始数组不会被修改。 代码语言:javascript 复制 三、clip函数实例 1 导入库创建一个随机数组 首先导入numpy库,生成一个随机数组,具体代码如下: 2 对数组应用clip函数进行截取 接着应用clip函数对数组进行截取...
array(['Male', 'Male', 'Female'], dtype=object) 2、Linspace 创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。 numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)[source] start:起始数字 end:结束 Num:要生成的样本数,默认为50。
1、Array 它用于创建一维或多维数组 Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 import numpy as npnp.array([1,2,3,4,5])---array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。 sex = pd.Series(['Male','Male','Female'])np.array...