Как я могу понизить значения до определенного числа в массиве numpy
Допустим, у меня есть такой массив:
[1,5, 2, 6, 6.7, 8, 10]
Я хочу опустить числа, которые больше n. Так, например, если n равно 6, массив будет выглядеть так:
[1,5, 2, 6, 6, 6, 6]
Я пробовал решение с использованием numpy.vectorize:
lower_down = lambda x : min(6,x)
lower_down = numpy.vectorize(lower_down)
Он работает, но слишком медленно. Как я могу сделать это быстрее? Есть ли функция numpy для достижения того же результата?
Ответы 4
Вы можете использовать numpy.minimum (или numpy.maximum), если хотите ограничить его:
>>> numpy.minimum(1, [1, 2])
array([1, 1])
>>> numpy.maximum(2, [1, 2])
array([2, 2])
Если вам нужно ограничить как минимум, так и максимум, попробуйте функцию numpy.clip:
>>> np.clip([1, 2, 3, 4], 2, 3)
array([2, 2, 3, 3])
Из документов:
Обрезать (ограничить) значения в массиве. При заданном интервале значения вне интервала обрезаются по краям интервала. Например, если указан интервал [0, 1], значения меньше 0 становятся 0, а значения больше 1 становятся 1. Эквивалентен, но быстрее, чем np.minimum(a_max, np.maximum(a, a_min)).
У Numpy уже есть минимальная функция, не нужно создавать свою собственную.
>>> np.minimum(6, [1,5, 2, 6, 6.7, 8, 10])
array([1., 5., 2., 6., 6., 6., 6.])
Попробуйте что-то вроде этого:
import numpy as np
data = np.array([1,5, 2, 6, 6,7, 8, 10])
data[data >6 ] = 6
Вы можете сделать это:
import numpy as np
array = [1,5, 2, 6, 6.7, 8, 10]
array = np.array(array)
array[array >= 6] = 6
new_array = array
print(new_array)
[1. 5. 2. 6. 6. 6. 6.]