Pengindeksan Boolean

Numpy memiliki opsi untuk memilih elemen dengan kondisi. 

Gunakan sintaks berikut: ary[ary operator number]

• ary[ary > 5]
• ary[ary == 5]
• ary[ary <= 5]
• dan seterusnya

Contoh 1

Ambil semua angka di bawah 5

x = np.array([1, 5, 2, 4, 9 ,10 ,13, 7])
x[x < 5]
>>> [1, 2, 4]

Contoh 2

Apa yang terjadi pada dimensi yang lebih tinggi?

x = np.array([[1, 5], [2, 4], [9 ,10] ,[13, 7]])
x[x < 5]  # --> [1, 2, 4]
x[x >= 5] # --> [5, 9, 10, 13, 7]
x[x == 6] # --> []

Apakah kamu melihatnya? Hasilnya adalah satu array yang berisi semua elemen yang memenuhi kondisi

Saat kita menerapkan kondisi pada x, hasilnya adalah array boolean yang menunjukkan apakah setiap indeks memenuhi kondisi.

Contoh 3

Kali ini kita akan melihat apa yang terjadi jika kita menggunakan kondisi tanpa tanda kurung siku []

x = np.array([1, 2, 3])
x < 2
>>> [True, False, False]

Hasilnya adalah list berisi semua indeks yang memenuhi kondisi

Contoh 4

Alih-alih menempatkan kondisi di dalam tanda kurung siku [], kita bisa menempatkan list boolean seperti yang kita dapatkan pada contoh sebelumnya untuk mengambil elemen yang diinginkan.

x = np.array([8, 4, 10])
x[[False, True, False]]  # --> [4]
x[[True, True, False]]   # --> [8, 4]
x[[True, False, True]]   # --> [8, 10]
x[[False, False, False]] # --> []

Contoh 3 dan 4 menjelaskan alasan x[x < 5] berfungsi.