Indicizzazione con condizioni multiple
Lezione 15 di 18 del corso Fondamenti di NumPy di Coddy.
Abbiamo imparato ad applicare le condizioni, ma a volte vogliamo applicare più condizioni contemporaneamente.
In Python, i modi per combinare condizioni diverse sono: and or not
In numpy è diverso.
Usiamo:
| Python | Numpy |
| and | & |
| or | | |
| not | ~ |
Nota: Ogni condizione deve essere racchiusa tra parentesi (). Guarda gli esempi per capire cosa intendiamo.
Esempio 1
Recupera tutti gli elementi maggiori di 5 e minori di 10
ary = np.array([1, 2, 3, 5, 8, 3, 9, 10, 2])
ary[(ary > 5) & (ary < 10)]
>>> [8, 9]Esempio 2
Recupera tutti gli elementi minori di 3 o maggiori di 7
ary = np.array([1, 5, 2, 3, 8, 7])
ary[(ary < 3) | (ary > 7)]
>>> [1, 2, 8]Esempio 3
Recupera tutti gli elementi non uguali a 5
ary = np.array([1, 5, 2])
ary[~(ary == 5)]
>>> [1, 2]
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Sfida
FacileCrea una funzione chiamata condition_master che riceva una lista Python e restituisca tutti gli elementi minori o uguali a 0 oppure maggiori di 5 e diversi da 10.
Restituisci il risultato come lista Python
- Per convertire un array numpy in una lista Python, usa:
str(list(ary))
Provalo tu
import numpy as np
def condition_master(lst):
# Complete here
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