Summary  
This chapter covers using comparison and logical operators to build boolean masks for filtering array elements.  

General domain of usage  
Data analysis

ほとんどの条件は**比較**であり、これらについて詳しく説明することが重要です。比較は次の比較演算子に基づいています：
* `>`（より大きい）;
* `<`（より小さい）;
* `>=`（以上）;
* `<=`（以下）;
* `==`（等しい）;
* `!=`（等しくない）。

さらに、次の論理演算子を使用して複数の条件や比較を**組み合わせる**ことができます：
* `&`（論理**AND**）;
* `|`（論理**OR**）。

少なくとも1つの条件が`True`の場合、`|`は`True`を返します。それ以外の場合は`False`を返します。少なくとも1つの条件が`False`の場合、`&`は`False`を返します。それ以外の場合は`True`を返します。

複数の条件を組み合わせる場合は、それぞれの条件を括弧`()`で囲む必要があります。

注意

import numpy as np
# Creating an array of integers from 1 to 10 inclusive
array = np.arange(1, 11)
# Retrieving elements greater than or equal to 5 AND less than 9
print(array[(array >= 5) & (array < 9)])
# Retrieving elements less than or equal to 4 AND not equal to 2
print(array[(array != 2) & (array <= 4)])
# Retrieving elements less than 3 OR equal to 8
print(array[(array < 3) | (array == 8)])
# Retrieving elements between 2 inclusive AND 5 inclusive OR equal to 9
print(array[(array >= 2) & (array <= 5) | (array == 9)])

次の可視化を見て、コードの理解を深める（**赤色**の四角は実際に取得された要素を表す）:

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 result messages"""
    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):
        # Імпортуємо код користувача
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        cls.m = importlib.util.module_from_spec(spec)
        spec.loader.exec_module(cls.m)

        # Очікувані результати
        cls.product_ratings = np.array([4, 2, 5, 3, 7, 1])
        cls.expected_filtered = cls.product_ratings[
            (cls.product_ratings >= 3) & (cls.product_ratings != 5)
        ]

    def test_boolean_filter_correctness(self):
        """1. Перевірка правильності булевого фільтра"""
        # Перехоплюємо вивід користувача
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
            module = importlib.util.module_from_spec(spec)
            spec.loader.exec_module(module)
        output = f.getvalue().strip()

        # Підготовка очікуваного текстового представлення
        expected_str = np.array2string(self.expected_filtered, separator=' ')
        # Перевіряємо, що всі елементи виведено правильно
        contains_values = all(str(x) in output for x in self.expected_filtered)

        _dynamic_test(
            self,
            contains_values and str(5) not in output and "2" not in output and "1" not in output,
            "Boolean indexing applied correctly",
            "Boolean indexing incorrect or wrong output",
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

NumPyを使用した数値計算のための基本的なスキルを習得します。NumPy配列の操作、多次元データの作成と操作、インデックス指定とスライスの適用、ベクトル化演算の実行、配列の形状変更、ブロードキャストの利用、基本的な線形代数手法の適用方法を学びます。本コースはデータ分析業務で一般的に使用される実践的な操作に焦点を当てています。

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