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Lernen Boolesches Indexieren in 2D-Arrays | Indexierung und Slicing
Ultimatives Numpy
course content

Kursinhalt

Ultimatives Numpy

Ultimatives Numpy

1. NumPy-Grundlagen
2. Indexierung und Slicing
3. Häufig Verwendete NumPy-Funktionen
4. Mathematik mit NumPy

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Boolesches Indexieren in 2D-Arrays

Boolesches Indexing in 2D- und höherdimensionalen Arrays funktioniert ähnlich wie bei 1D-Arrays. Das boolesche Array muss jedoch die gleiche Anzahl von Dimensionen wie das ursprüngliche Array haben (z. B. 2D für zweidimensionale Arrays). Das zurückgegebene Array wird jedoch 1D sein.

12345678
import numpy as np array_2d = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]) # Retrieving elements less than 3 or greater than OR greater than or equal to 8 print(array_2d[(array_2d < 3) | (array_2d >= 8)])
copy

Das boolesche Array auf der rechten Seite ist das resultierende boolesche Array dieser beiden kombinierten Bedingungen. Wiederum entsprechen lila Elemente den Bedingungen, und grüne Elemente nicht. Wenn wir also array_2d[(array_2d < 3) | (array_2d >= 8)] anwenden, erhalten wir ein 1D-Array von lila Elementen.

Aufgabe

Swipe to start coding

Sie analysieren die in zwei verschiedenen Städten über vier Tage aufgezeichneten Temperaturen. Die Temperaturen sind im city_temperatures Array gespeichert, wobei jede Zeile eine Stadt und jede Spalte einen Tag darstellt.

  1. Verwenden Sie boolesches Indexing, um nur die Temperaturen einzuschließen, die kleiner oder gleich 15 Grad ODER größer als 30 Grad Celsius sind.

  2. Drucken Sie das resultierende Array aus.

Lösung

Switch to desktopWechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwenden
War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 2. Kapitel 8
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Boolesches Indexieren in 2D-Arrays

Boolesches Indexing in 2D- und höherdimensionalen Arrays funktioniert ähnlich wie bei 1D-Arrays. Das boolesche Array muss jedoch die gleiche Anzahl von Dimensionen wie das ursprüngliche Array haben (z. B. 2D für zweidimensionale Arrays). Das zurückgegebene Array wird jedoch 1D sein.

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import numpy as np array_2d = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]) # Retrieving elements less than 3 or greater than OR greater than or equal to 8 print(array_2d[(array_2d < 3) | (array_2d >= 8)])
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Das boolesche Array auf der rechten Seite ist das resultierende boolesche Array dieser beiden kombinierten Bedingungen. Wiederum entsprechen lila Elemente den Bedingungen, und grüne Elemente nicht. Wenn wir also array_2d[(array_2d < 3) | (array_2d >= 8)] anwenden, erhalten wir ein 1D-Array von lila Elementen.

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  1. Verwenden Sie boolesches Indexing, um nur die Temperaturen einzuschließen, die kleiner oder gleich 15 Grad ODER größer als 30 Grad Celsius sind.

  2. Drucken Sie das resultierende Array aus.

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