Filtragem do Array do NumPy

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Tutorial de NumPy

Filtragem de arrays

Na NumPy, usamos listas de índices booleanos para filtrar arrays.

Uma lista de índices booleanos é uma lista de valores booleanos correspondentes aos índices do array. Truese o valor for Falsese o valor for

usando os índices 0 e 2,4 criando um array com os elementos:

import numpy as np
arr = np.array([61,　62,　63,　64,　65]
x = [True, False, True, False, True]
newarr = arr[x]
print(newarr)

Resultados da Execução:

[61　63　65]

O exemplo a seguir retornará [61, 63, 65]porque?

porque o novo filtro contém apenas valores do array de filtros True os valores, portanto, neste caso, os índices são 0 e 2,4.

criação de um array de filtros

No exemplo a seguir, criamos True e False Os valores são hardcodificados, mas o uso usual é criar um array de filtros com base em condições.

Crie um array que retorna apenas valores maiores que 62 do array de filtro dos valores:

import numpy as np
arr = np.array([61,　62,　63,　64,　65]
　# Criação de uma lista vazia
filter_arr = []
　# Iteração de cada elemento em arr
for element in arr:
　　# Se o elemento for maior que　62defina o valor como True, caso contrário False:
　　if element >　62:
　　　　filter_arr.append(True)
　　else:
　　　　filter_arr.append(False)
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)

Resultados da Execução:

[False, False, True, True, True]
[63　64　65]

Crie um array de filtro que retorna apenas os elementos pares do array original:

import numpy as np
arr = np.array([1,　2,　3,　4,　5,　6,　7]
　# Criação de uma lista vazia
filter_arr = []
　# Iteração de cada elemento em arr
for element in arr:
　　# Se o elemento puder ser　2　divisível, defina o valor como True, caso contrário, defina como False
　　if element %　2　== 0:
　　　　filter_arr.append(True)
　　else:
　　　　filter_arr.append(False)
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)

Resultados da Execução:

[False, True, False, True, False, True, False]
[2　4　6]

Criação direta de um array de filtro

O exemplo é uma tarefa muito comum no NumPy, e o NumPy oferece boas soluções para o problema.

Podemos substituir diretamente o array no condicional em vez da variável iterable, ele funcionará conforme esperado.

Crie um array que retorna apenas valores maiores que 62 do array de filtro dos valores:

import numpy as np
arr = np.array([61,　62,　63,　64,　65]
filter_arr = arr >　62
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)

Resultados da Execução:

[False False True True True]
[63　64　65]

Crie um array de filtro que retorna apenas os elementos pares do array original:

import numpy as np
arr = np.array([1,　2,　3,　4,　5,　6,　7]
filter_arr = arr %　2　== 0
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)

Resultados da Execução:

[False True False True False True False]
[2　4　6]