Summary  
This chapter explains how to use boolean indexing on a 2D array by applying a same-shaped boolean mask of combined conditions to filter elements, which returns a 1D array of the selected values.  

General domain of usage  
Data analysis

**Boolesk indeksering** i 2D- og højere-dimensionelle arrays fungerer på samme måde som i 1D-arrays. Dog skal det booleske array have **samme antal dimensioner** som det oprindelige array (f.eks. 2D for todimensionelle arrays). Det returnerede array vil dog være **1D**.

import numpy as np
array_2d = np.array([
   [1, 2, 3],
   [4, 5, 6],
   [7, 8, 9]
])
# Retrieving elements less than 3 or greater than OR greater than or equal to 8
print(array_2d[(array_2d < 3) | (array_2d >= 8)])

Det **booleske array** til højre er det resulterende booleske array af disse to kombinerede betingelser. Igen matcher **lilla** elementer betingelserne, mens **grønne** elementer ikke gør. Når vi anvender `array_2d[(array_2d < 3) | (array_2d >= 8)]`, får vi et 1D-array af **lilla** elementer.

import unittest
import importlib.util
import numpy as np
import io
from contextlib import redirect_stdout


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    """Codefinity-style formatted feedback"""
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # Очікувані дані
        cls.city_temperatures = np.array([[12, 18, 25, 14],
                                          [32, 20, 28, 35]])
        cls.expected = cls.city_temperatures[
            (cls.city_temperatures <= 15) | (cls.city_temperatures > 30)
        ]

    def test_boolean_filter_and_print(self):
        """1–2. Boolean indexing applied correctly and printed"""
        # Виконуємо код користувача і перехоплюємо stdout
        f = io.StringIO()
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        module = importlib.util.module_from_spec(spec)
        with redirect_stdout(f):
            spec.loader.exec_module(module)
        output = f.getvalue().strip()

        # Перевірка, що результат містить усі очікувані значення
        expected_values = [str(x) for x in self.expected.flatten()]
        contains_expected = all(val in output for val in expected_values)

        # Перевірка, що вивід не містить інших (зайвих) елементів із початкового масиву
        disallowed = [x for x in self.city_temperatures.flatten() if x not in self.expected]
        contains_disallowed = any(str(x) in output for x in disallowed)

        _dynamic_test(
            self,
            contains_expected and not contains_disallowed,
            "Boolean indexing and print output correct",
            "Boolean indexing incorrect or print output missing/wrong",
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Lås op for det fulde potentiale af Pythons mest essentielle bibliotek til numerisk databehandling, NumPy. Dette omfattende kursus er designet til at føre dig fra et begynderforståelse til et avanceret niveau af færdigheder i NumPy. Uanset om du er data scientist, ingeniør, forsker eller udvikler, er det afgørende at mestre NumPy for effektiv datamanipulation, videnskabelig databehandling og maskinlæring.

Udforsk anvendelserne af NumPy og forstå, hvorfor det er et af de mest populære biblioteker til numerisk databehandling. Lær de forskellige metoder til at oprette og initialisere arrays for effektiv håndtering af forskellige databehov.

Opdag, hvordan man får adgang til specifikke elementer og delmængder i NumPy-arrays ved hjælp af indeksnotation. Lær at anvende betinget indeksering til at filtrere data og håndtere manglende værdier effektivt.

NumPy tilbyder mange indbyggede funktioner til at udføre almindelige array-operationer. Lær, hvordan disse værktøjer kan anvendes til effektivt at transformere, aggregere og analysere data uden at skrive gentagen kode.

Lær at udføre matematiske operationer effektivt på NumPy-arrays. Anvend disse operationer til at løse virkelige problemer og opnå en dybere forståelse af, hvordan vektoriserede beregninger accelererer numerisk analyse.

Boolesk Indeksering i 2D-Arrays

Løsning

Awesome!

Boolesk Indeksering i 2D-Arrays

Løsning