NumPy Remplacer les valeurs

1. NumPy remplace les valeurs par la fonction numpy.clip()
2. NumPy remplace les valeurs par les fonctions numpy.minimum() et numpy.maximum()
3. NumPy remplace les valeurs par la méthode d’indexation de tableau en Python

Ce didacticiel présentera comment remplacer des valeurs dans un tableau NumPy en Python.

NumPy remplace les valeurs par la fonction numpy.clip()

Si nous devons remplacer toutes les valeurs supérieures à un certain seuil dans un tableau NumPy, nous pouvons utiliser la fonction numpy.clip(). Nous pouvons spécifier les limites supérieure et inférieure d’un tableau en utilisant la fonction numpy.clip(). La fonction numpy.clip() renvoie un tableau où les éléments inférieurs à la limite spécifiée sont remplacés par la limite la plus basse. Les éléments supérieurs à la limite spécifiée sont remplacés par la plus grande limite. L’exemple de code suivant nous montre comment remplacer des valeurs à l’intérieur d’un tableau NumPy par la fonction numpy.clip().

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 9])

result = np.clip(array, 0, 5)
print(result)

Production:

[1 2 3 4 5 5 5 5 5 5 5 5]

Nous avons remplacé les valeurs supérieures à 5 à l’intérieur du tableau NumPy array par la fonction np.clip() dans le code ci-dessus. Nous avons d’abord créé un tableau NumPy avec la fonction np.array(). Nous avons ensuite découpé le tableau en spécifiant une limite de 0 à 5 à l’intérieur de la fonction np.clip() et enregistré le résultat à l’intérieur du tableau result.

NumPy remplace les valeurs par les fonctions numpy.minimum() et numpy.maximum()

Nous pouvons également utiliser les fonctions numpy.minimum() et numpy.maximum() pour remplacer des valeurs dans un tableau en dehors de notre limite spécifiée. La fonction numpy.maximum() permet de remplacer les valeurs inférieures à la borne inférieure par la borne inférieure. Et la fonction numpy.minimum() est utilisée pour remplacer les valeurs supérieures à la limite supérieure par la limite supérieure. La fonction numpy.maximum() prend le tableau et la valeur la plus basse possible comme paramètres d’entrée. La fonction numpy.minimum() prend le tableau et la plus grande valeur possible comme paramètres d’entrée. Voir l’exemple de code suivant.

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 9])

result1 = np.minimum(array, 5)

result2 = np.maximum(result1, 0)
print(result2)

Production:

[1 2 3 4 5 5 5 5 5 5 5 5]

Nous avons remplacé les valeurs supérieures à 5 par 5 en utilisant la fonction np.minimum() et les valeurs inférieures à 0 par 0 en utilisant la fonction np.maximum(). Nous avons stocké le résultat de ces opérations dans le tableau result2.

NumPy remplace les valeurs par la méthode d’indexation de tableau en Python

Le moyen le plus simple d’atteindre le même objectif que les deux méthodes précédentes est d’utiliser l’indexation de tableau en Python. Nous pouvons facilement remplacer les valeurs supérieures ou inférieures à un certain seuil avec la méthode d’indexation de tableau dans NumPy. Plutôt que de créer un nouveau tableau comme les deux méthodes précédentes, cette méthode a modifié le contenu de notre tableau d’origine.

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 9])

array[array > 5] = 5
print(array)

Production:

[1 2 3 4 5 5 5 5 5 5 5 5]

Nous avons remplacé toutes les valeurs à l’intérieur du array supérieures à 5 par 5 en utilisant array[array > 5] = 5 en Python.