Булеве Індексування
Булеве індексування (також відоме як індексування булевим масивом) дозволяє вибирати елементи масиву на основі певних умов. Цей тип індексування надзвичайно корисний для ефективної фільтрації даних у масивах, особливо у великих.
Булеві масиви
Щоб зрозуміти, як працює булеве індексування, спочатку потрібно зрозуміти, що таке булеві масиви.
Булевий масив — це масив, що складається з елементів, кожен з яких може бути або True, або False.
Такий масив можна створити або явно вказавши його елементи, або на основі певної умови для елементів конкретного масиву.
123456import numpy as np # Creating an array of integers from 1 to 10 inclusive array = np.arange(1, 11) # Creating a boolean array based on a condition boolean_array = array > 5 print(boolean_array)
Тут array — це масив цілих чисел від 1 до 10 включно. Далі створюється булевий масив з назвою boolean_array на основі умови array > 5. Це означає, що якщо певний елемент array більший за 5 (умова дорівнює True), то елемент у boolean_array за цим індексом буде True; інакше — False.
Верхній масив — це наш початковий масив, де зелені елементи не відповідають умові, а фіолетові елементи відповідають умові. Нижній масив — це створений нами булевий масив.
Індексування булевим масивом
Індексування булевим масивом працює досить просто: потрібно вказати булевий масив у квадратних дужках. Результуючими будуть ті елементи, індекси яких відповідають елементам зі значенням True у булевому масиві.
Ви можете побачити, що елементи зі значенням True мають індекси від 5 до 9. У результаті елементи масиву array з цими індексами повертаються за допомогою індексування булевим масивом (зображення вище відповідає цьому коду):
1234import numpy as np # Creating an array of integers from 1 to 10 inclusive array = np.arange(1, 11) print(array[array > 5])
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Can you explain how boolean indexing works with multidimensional arrays?
What happens if the boolean array and the original array have different shapes?
Can you show more examples of boolean indexing with different conditions?
Awesome!
Completion rate improved to 3.7Булеве Індексування
Свайпніть щоб показати меню
Булеве індексування (також відоме як індексування булевим масивом) дозволяє вибирати елементи масиву на основі певних умов. Цей тип індексування надзвичайно корисний для ефективної фільтрації даних у масивах, особливо у великих.
Булеві масиви
Щоб зрозуміти, як працює булеве індексування, спочатку потрібно зрозуміти, що таке булеві масиви.
Булевий масив — це масив, що складається з елементів, кожен з яких може бути або True, або False.
Такий масив можна створити або явно вказавши його елементи, або на основі певної умови для елементів конкретного масиву.
123456import numpy as np # Creating an array of integers from 1 to 10 inclusive array = np.arange(1, 11) # Creating a boolean array based on a condition boolean_array = array > 5 print(boolean_array)
Тут array — це масив цілих чисел від 1 до 10 включно. Далі створюється булевий масив з назвою boolean_array на основі умови array > 5. Це означає, що якщо певний елемент array більший за 5 (умова дорівнює True), то елемент у boolean_array за цим індексом буде True; інакше — False.
Верхній масив — це наш початковий масив, де зелені елементи не відповідають умові, а фіолетові елементи відповідають умові. Нижній масив — це створений нами булевий масив.
Індексування булевим масивом
Індексування булевим масивом працює досить просто: потрібно вказати булевий масив у квадратних дужках. Результуючими будуть ті елементи, індекси яких відповідають елементам зі значенням True у булевому масиві.
Ви можете побачити, що елементи зі значенням True мають індекси від 5 до 9. У результаті елементи масиву array з цими індексами повертаються за допомогою індексування булевим масивом (зображення вище відповідає цьому коду):
1234import numpy as np # Creating an array of integers from 1 to 10 inclusive array = np.arange(1, 11) print(array[array > 5])
Дякуємо за ваш відгук!
