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Indexation Booléenne dans les Tableaux 2D

L'indexation booléenne dans les tableaux 2D et de dimensions supérieures fonctionne de manière similaire aux tableaux 1D. Cependant, le tableau booléen doit avoir le même nombre de dimensions que le tableau initial (par exemple, 2D pour les tableaux bidimensionnels). Le tableau retourné, cependant, sera 1D.


              12345678
            
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)])

Le tableau booléen à droite est le tableau booléen résultant de ces deux conditions combinées. Encore une fois, les éléments en violet correspondent aux conditions, et les éléments en vert ne correspondent pas. Ainsi, en appliquant array_2d[(array_2d < 3) | (array_2d >= 8)], nous obtenons un tableau 1D des éléments en violet.

Tâche

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Vous analysez les températures enregistrées dans deux villes différentes sur quatre jours. Les températures sont stockées dans le tableau city_temperatures, où chaque ligne représente une ville et chaque colonne représente un jour.

Utilisez l'indexation booléenne pour inclure uniquement les températures qui sont inférieures ou égales à 15 degrés OU supérieures à 30 degrés Celsius.
Imprimez le tableau résultant.

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

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Section 2. Chapitre 8

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Indexation Booléenne dans les Tableaux 2D


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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)])

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Awesome!

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