Summary  
Boolean indexing shows how to apply a boolean mask of the same shape to a 2D array to filter elements based on conditions and return them as a 1D array.

General domain of usage  
Data analysis

Watch this video to see how boolean indexing works in 2D numpy arrays. You'll learn how to construct boolean conditions, apply them to extract specific elements, and understand the resulting 1D output. Visual examples will help you connect the code to the array's structure, reinforcing how boolean arrays map to your data.

**Boolesches Indexieren** in 2D- und höherdimensionalen Arrays funktioniert ähnlich wie bei 1D-Arrays. Allerdings muss das boolesche Array die **gleiche Anzahl an Dimensionen** wie das Ausgangsarray haben (z. B. 2D für zweidimensionale Arrays). Das zurückgegebene Array ist jedoch **eindimensional (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)])

Das **boolesche Array** rechts ist das Ergebnis der Kombination dieser beiden Bedingungen. Wiederum entsprechen die **lila** Elemente den Bedingungen, die **grünen** Elemente nicht. Beim Anwenden von `array_2d[(array_2d < 3) | (array_2d >= 8)]` erhalten wir ein eindimensionales Array der **lila** Elemente.

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

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Boolean Indexing in 2D Arrays

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