Boolesches Indexieren in 2D-Arrays
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 besitzen (z. B. 2D für zweidimensionale Arrays). Das zurückgegebene Array ist jedoch eindimensional (1D).
12345678import 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 auf der rechten Seite ist das Ergebnis der Kombination dieser beiden Bedingungen. Wiederum entsprechen die lila Elemente den Bedingungen, während die grünen Elemente dies nicht tun. Bei Anwendung von array_2d[(array_2d < 3) | (array_2d >= 8)] erhält man ein eindimensionales Array der lila Elemente.
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Sie analysieren die in zwei verschiedenen Städten über vier Tage aufgezeichneten Temperaturen. Die Temperaturen sind im Array city_temperatures gespeichert, wobei jede Zeile eine Stadt und jede Spalte einen Tag darstellt.
- Verwenden Sie boolesches Indexing, um nur die Temperaturen einzuschließen, die kleiner oder gleich
15Grad ODER größer als30Grad Celsius sind. - Geben Sie das resultierende Array aus.
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Can you explain why the result is a 1D array instead of 2D?
How do I create a boolean mask for more complex conditions?
Can you show more examples of boolean indexing with 2D arrays?
Awesome!
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Boolesches Indexieren in 2D-Arrays
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Das boolesche Array auf der rechten Seite ist das Ergebnis der Kombination dieser beiden Bedingungen. Wiederum entsprechen die lila Elemente den Bedingungen, während die grünen Elemente dies nicht tun. Bei Anwendung von array_2d[(array_2d < 3) | (array_2d >= 8)] erhält man ein eindimensionales Array der lila Elemente.
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