Indeksowanie logiczne

Numpy oferuje możliwość wybierania elementów za pomocą warunków. 

Użyj następującej składni: ary[ary operator number]

• ary[ary > 5]
• ary[ary == 5]
• ary[ary <= 5]
• itd.

Przykład 1

Pobierz wszystkie liczby mniejsze niż 5

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

Przykład 2

Co się dzieje przy większej liczbie wymiarów?

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] # --> []

Widzisz? Zwrócona została pojedyncza tablica zawierająca wszystkie elementy spełniające warunek

Gdy zastosujemy warunek do x, otrzymamy tablicę wartości boolean, która wskazuje dla każdego indeksu, czy spełnia on warunek.

Przykład 3

Tym razem sprawdzimy, co się stanie, jeśli użyjemy samego warunku bez nawiasów []

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

Zwraca listę wszystkich indeksów spełniających warunek

Przykład 4

Zamiast umieszczać warunek w nawiasach [], możemy umieścić tam listę wartości logicznych, taką jak ta otrzymana w poprzednim przykładzie, aby pobrać żądane elementy.

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]] # --> []

Przykłady 3 i 4 wyjaśniają, dlaczego x[x < 5] działa.