다중 조건 인덱싱
Coddy의 NumPy 기초 코스 레슨 — 18개 중 15번째.
우리는 조건을 적용하는 방법을 배웠지만, 때로는 여러 조건을 동시에 적용하고 싶을 때가 있습니다.
파이썬에서 여러 조건을 결합하는 방법은 and, or, not을 사용하는 것입니다.
Numpy에서는 방식이 다릅니다.
우리는 다음을 사용합니다:
| Python | Numpy |
| and | & |
| or | | |
| not | ~ |
참고: 모든 조건은 반드시 괄호 () 안에 있어야 합니다. 아래 예시를 통해 그 의미를 확인해 보세요.
예제 1
5보다 크고 동시에 10보다 작은 모든 요소를 검색합니다.
ary = np.array([1, 2, 3, 5, 8, 3, 9, 10, 2])
ary[(ary > 5) & (ary < 10)]
>>> [8, 9]예제 2
3보다 작거나 또는 7보다 큰 모든 요소를 검색합니다.
ary = np.array([1, 5, 2, 3, 8, 7])
ary[(ary < 3) | (ary > 7)]
>>> [1, 2, 8]예제 3
5와 같지 않은 모든 요소를 검색합니다.
ary = np.array([1, 5, 2])
ary[~(ary == 5)]
>>> [1, 2]
실력 점검이 레슨에는 짧은 퀴즈가 포함되어 있습니다. 레슨을 시작해 문제를 풀고 진행 상황을 기록하세요.
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챌린지
쉬움파이썬 리스트를 인자로 받아 0보다 작거나 같거나, 5보다 크면서 10은 아닌 모든 요소를 반환하는 condition_master라는 함수를 작성하세요.
결과를 파이썬 리스트로 반환하세요.
- numpy 배열을 파이썬 리스트로 변환하려면
str(list(ary))를 사용하세요.
직접 해보기
import numpy as np
def condition_master(lst):
# Complete here