Summary  
This chapter covers boolean indexing, a technique where a boolean array—created from conditions on elements—is used as a mask to select elements from another array.

General domain of usage  
Data filtering and analysis

**ブールインデックス**（**ブール配列インデックス**とも呼ばれる）は、特定の条件に基づいて配列内の要素を選択する方法。大規模な配列においてもデータを効率的にフィルタリングできるため、非常に有用なインデックス手法。

## ブール配列

ブールインデックスの仕組みを理解するためには、まず**ブール配列**について理解する必要がある。

**ブール配列**とは、各要素が `True` または `False` のいずれかで構成される配列。

定義

このような配列は、要素を**明示的**に指定するか、特定の配列の要素に対する**条件**に基づいて作成することができる。

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)

ここで、`array` は `1` から `10` までの整数を含む配列（**両端を含む**）。次に、`boolean_array` という条件に基づいて `array > 5` という**ブール型配列**を作成する。これは、`array` のある要素が `5` より**大きい**場合（条件が `True`）、同じインデックスの `boolean_array` の要素が `True` となり、それ以外は `False` となる。

上部の配列は初期配列であり、**緑色**の要素は条件に一致せず、**紫色**の要素は条件に一致しています。下部の配列は作成された**ブール配列**です。

## ブール配列によるインデックス指定

**ブールインデックス指定**は非常に直感的に動作します。**角括弧**内にブール配列を指定するだけです。結果として、**ブール配列**内で`True`となっている要素のインデックスに対応する要素が返されます。

`True`となっている要素のインデックスは`5`から`9`であることが分かります。そのため、これらのインデックスにある`array`の要素が**ブールインデックス指定**によって返されます（上記の図はこのコードに対応しています）。

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

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ブールインデクシング

ブール配列

ブール配列によるインデックス指定