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法學NumPy 陣列中值的裁剪（限制）並將其結果放入另一個數組
要裁剪（限制）陣列中的值，請在 Python NumPy 中使用 **np.ma.clip()** 方法。**“out”** 引數是結果將被放置在此陣列中的位置。它可以是用於就地裁剪的輸入陣列。“out”必須具有正確的形狀才能容納輸出。它的型別將被保留。給定一個區間，區間外的值將被裁剪到區間邊緣。例如，如果指定 [0, 1] 的區間，則小於 0 的值將變為 0，大於 1 的值將變為 1。等效於但比 np.minimum(a_max, np.maximum(a, a_min)) 更快。
該函式返回一個包含 a 元素的陣列，但是其中 < a_min 的值將被替換為 a_min，而 > a_max 的值將被替換為 a_max。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np
使用 numpy.array() 方法建立一個包含整數元素的陣列：
arr = np.array([25, 32, 38, 47, 53, 66, 73, 79, 88, 95, 108])
print("Array...
", arr)建立一個掩碼陣列並將其中一些標記為無效：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0])
print("
Our Masked Array...
", maskArr)獲取掩碼陣列的型別：
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)獲取掩碼陣列的維度：
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)獲取掩碼陣列的形狀：
print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)
獲取掩碼陣列的元素數量：
print("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)要裁剪（限制）陣列中的值，請在 Python NumPy 中使用 np.ma.clip() 方法。“out”引數是結果將被放置在此陣列中的位置。它可以是用於就地裁剪的輸入陣列。“out”必須具有正確的形狀才能容納輸出。它的型別將被保留：
print("
Result..
.",np.ma.clip(maskArr, 50, 80, out = maskArr))
print("
Result placed with out..
.",maskArr)示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([25, 32, 38, 47, 53, 66, 73, 79, 88, 95, 108])
print("Array...
", arr)
# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0])
print("
Our Masked Array...
", maskArr)
# Get the type of the masked array
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)
# Get the dimensions of the Masked Array
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)
# Get the shape of the Masked Array
print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)
# Get the number of elements of the Masked Array
print("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
# To clip (limit) the values in an array, use the np.ma.clip() method in Python Numpy
# The "out" parameter is where results will be placed in this array.
# It may be the input array for in-place clipping. out must be of the right shape to hold the output.
# Its type is preserved.
print("
Result..
.",np.ma.clip(maskArr, 50, 80, out = maskArr))
print("
Result placed with out..
.",maskArr)輸出
Array... [ 25 32 38 47 53 66 73 79 88 95 108] Our Masked Array... [25 -- 38 47 -- 66 73 79 88 -- 108] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 1 Our Masked Array Shape... (11,) Number of elements in the Masked Array... 11 Result.. . [50 -- 50 50 -- 66 73 79 80 -- 80] Result placed with out.. . [50 -- 50 50 -- 66 73 79 80 -- 80]
更新於：2022年2月22日
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