Boolean-Indeksointi
Boolean-indeksointi (tunnetaan myös nimellä boolean-taulukkoindeksointi) antaa meille mahdollisuuden valita taulukon elementtejä tiettyjen ehtojen perusteella. Tämä indeksointityyppi on erittäin hyödyllinen tietojen tehokkaaseen suodattamiseen taulukoissa, erityisesti suurissa taulukoissa.
Boolean-taulukot
Jotta ymmärtäisimme, miten boolean-indeksointi toimii, meidän on ensin ymmärrettävä, mitä boolean-taulukot ovat.
Tällainen taulukko voidaan luoda joko nimenomaisesti määrittämällä sen elementit tai perustuen tiettyyn ehtoon tietyn taulukon elementeille.
123456import 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)
Tässä array on kokonaislukujen taulukko 1:stä 10:een mukaan lukien. Luomme sitten boolean-taulukon nimeltä boolean_array perustuen ehtoon array > 5. Tämä tarkoittaa, että jos tietty array:n elementti on suurempi kuin 5 (ehto on True), elementti boolean_array:ssa tässä indeksissä on True; muuten se on False.
Ylempi taulukko on alkuperäinen taulukkomme, jossa vihreät elementit eivät täytä ehtoa ja violetit elementit täyttävät ehdon. Alempi taulukko on luomamme boolean-taulukko.
Boolean-taulukon indeksointi
Boolean-indeksointi toimii varsin yksinkertaisesti: määrität yksinkertaisesti boolean-taulukon hakasulkeissa. Tuloksena olevat elementit ovat niitä, joiden indeksit vastaavat boolean-taulukon True-arvoisia elementtejä.
Voit nähdä, että elementeillä, joiden arvot ovat True, on indeksit 5 - 9. Tämän seurauksena näiden indeksien array-elementit palautetaan boolean-indeksoinnin kautta (yllä oleva kuva vastaa tätä koodia):
1234import numpy as np # Creating an array of integers from 1 to 10 inclusive array = np.arange(1, 11) print(array[array > 5])
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Can you explain more about how boolean indexing works with multidimensional arrays?
What are some practical use cases for boolean indexing in data analysis?
Can I combine multiple conditions when creating a boolean array?
Awesome!
Completion rate improved to 3.7
Boolean-Indeksointi
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Boolean-indeksointi (tunnetaan myös nimellä boolean-taulukkoindeksointi) antaa meille mahdollisuuden valita taulukon elementtejä tiettyjen ehtojen perusteella. Tämä indeksointityyppi on erittäin hyödyllinen tietojen tehokkaaseen suodattamiseen taulukoissa, erityisesti suurissa taulukoissa.
Boolean-taulukot
Jotta ymmärtäisimme, miten boolean-indeksointi toimii, meidän on ensin ymmärrettävä, mitä boolean-taulukot ovat.
Tällainen taulukko voidaan luoda joko nimenomaisesti määrittämällä sen elementit tai perustuen tiettyyn ehtoon tietyn taulukon elementeille.
123456import 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)
Tässä array on kokonaislukujen taulukko 1:stä 10:een mukaan lukien. Luomme sitten boolean-taulukon nimeltä boolean_array perustuen ehtoon array > 5. Tämä tarkoittaa, että jos tietty array:n elementti on suurempi kuin 5 (ehto on True), elementti boolean_array:ssa tässä indeksissä on True; muuten se on False.
Ylempi taulukko on alkuperäinen taulukkomme, jossa vihreät elementit eivät täytä ehtoa ja violetit elementit täyttävät ehdon. Alempi taulukko on luomamme boolean-taulukko.
Boolean-taulukon indeksointi
Boolean-indeksointi toimii varsin yksinkertaisesti: määrität yksinkertaisesti boolean-taulukon hakasulkeissa. Tuloksena olevat elementit ovat niitä, joiden indeksit vastaavat boolean-taulukon True-arvoisia elementtejä.
Voit nähdä, että elementeillä, joiden arvot ovat True, on indeksit 5 - 9. Tämän seurauksena näiden indeksien array-elementit palautetaan boolean-indeksoinnin kautta (yllä oleva kuva vastaa tätä koodia):
1234import numpy as np # Creating an array of integers from 1 to 10 inclusive array = np.arange(1, 11) print(array[array > 5])
Kiitos palautteestasi!