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)

**Indicizzazione booleana** (nota anche come **indicizzazione tramite array booleani**) consente di selezionare elementi in un array in base a determinate condizioni. Questo tipo di indicizzazione è estremamente utile per filtrare in modo efficiente i dati negli array, soprattutto in quelli di grandi dimensioni.

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.

## Array booleani

Per comprendere come funziona l'indicizzazione booleana, è necessario prima capire cosa sono gli **array booleani**.

Un **array booleano** è un array costituito da elementi, ognuno dei quali può essere `True` oppure `False`.

Definizione

Un array di questo tipo può essere creato specificando **esplicitamente** i suoi elementi oppure in base a una certa **condizione** sugli elementi di un determinato array.

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)

Qui, `array` è un array di numeri interi da `1` a `10` **inclusi**. Successivamente viene creato un **array booleano** chiamato `boolean_array` basato sulla condizione `array > 5`. Questo significa che, se un certo elemento di `array` è **maggiore di** `5` (condizione `True`), l'elemento corrispondente in `boolean_array` sarà `True`; altrimenti sarà `False`.

L'array superiore è il nostro array iniziale dove gli elementi **verdi** non soddisfano la condizione, mentre gli elementi **viola** soddisfano la condizione. L'array inferiore è il nostro **array booleano** creato.

## Indicizzazione con array booleani

L'**indicizzazione booleana** funziona in modo piuttosto semplice: basta specificare l'array booleano tra **parentesi quadre**. Gli elementi risultanti sono quelli con gli indici corrispondenti ai valori `True` nell'**array booleano**.

Si può osservare che gli elementi con valori `True` hanno indici da `5` a `9`. Di conseguenza, gli elementi dell'`array` in questi indici vengono restituiti tramite **indicizzazione booleana** (l'immagine sopra corrisponde a questo codice):

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

Viene fornito un array che rappresenta le temperature giornaliere (in °C) di una settimana. Quale delle seguenti opzioni restituisce tutte le temperature superiori a 25°C?

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