Summary  
This chapter explains how to filter array elements by creating boolean arrays through conditional expressions and using those boolean arrays to index and extract matching elements.

General domain of usage  
Numerical data analysis (e.g., extracting days with temperatures above a threshold)

**Boolesches Indexing** (auch bekannt als **boolesches Array-Indexing**) ermöglicht das Auswählen von Elementen in einem Array basierend auf bestimmten Bedingungen. Diese Art des Indexings ist äußerst nützlich für das effiziente Filtern von Daten in Arrays, insbesondere bei großen Arrays.

This video covers the complete concept of boolean indexing in NumPy. You will learn what boolean arrays are, how to create them explicitly or by applying conditions to existing arrays, and how to use them for efficient filtering. Visual examples will demonstrate how boolean arrays map to data arrays and how boolean indexing extracts elements that meet specific criteria. The video also walks through practical code samples and explains the logic behind each step, including the quiz scenario involving temperature data. By the end, you will confidently use boolean indexing to select and manipulate data in NumPy arrays.

## Boolesche Arrays

Um zu verstehen, wie boolesches Indexing funktioniert, muss man zunächst wissen, was **boolesche Arrays** sind.

Ein **boolesches Array** ist ein Array, das aus Elementen besteht, von denen jedes entweder `True` oder `False` sein kann.

Definition

Ein solches Array kann entweder durch **explizite** Angabe seiner Elemente oder basierend auf einer bestimmten **Bedingung** für die Elemente eines bestimmten Arrays erstellt werden.

import numpy as np
# Creating an array of integers from 1 to 10 inclusive
array = np.arange(1, 11)
# Creating a boolean array based on a condition
boolean_array = array > 5
print(boolean_array)

Hier ist `array` ein Array von Ganzzahlen von `1` bis `10` **einschließlich**. Anschließend wird ein **boolesches Array** mit dem Namen `boolean_array` basierend auf der Bedingung `array > 5` erstellt. Das bedeutet, dass wenn ein bestimmtes Element von `array` **größer als** `5` ist (Bedingung ist `True`), das Element in `boolean_array` an diesem Index `True` ist; andernfalls ist es `False`.

Das obere Array ist unser Anfangsarray, bei dem **grüne** Elemente die Bedingung nicht erfüllen und **lila** Elemente die Bedingung erfüllen. Das untere Array ist unser erstelltes **boolesches Array**.

## Boolesches Array-Indexing

**Boolesches Indexing** funktioniert sehr einfach: Das boolesche Array wird in **eckigen Klammern** angegeben. Die resultierenden Elemente sind diejenigen, deren Indizes den Elementen mit dem Wert `True` im **booleschen Array** entsprechen.

Es ist zu erkennen, dass die Elemente mit `True`-Werten die Indizes von `5` bis `9` haben. Dadurch werden die Elemente des `array` an diesen Indizes durch das **boolesche Indexieren** zurückgegeben (das obige Bild entspricht diesem Code):

import numpy as np
# Creating an array of integers from 1 to 10 inclusive
array = np.arange(1, 11)
print(array[array > 5])

Gegeben ist ein Array, das die täglichen Temperaturen (in °C) für eine Woche darstellt. Welche der folgenden Optionen gibt alle Temperaturen über 25°C zurück?

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Boolesches Indexieren

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Boolesches Array-Indexing