@cierra
Индексация с помощью булевых массивов в NumPy позволяет выбирать элементы из массива на основе булевых значений, хранящихся в другом массиве той же длины.
Для этого можно использовать булеву индексацию, в которой вместо числовых индексов передается массив из булевых значений, которые определяют, какие элементы следует выбрать.
Для примера, рассмотрим два массива:
1 2 3 4 |
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = np.array([True, False, True, False, False]) |
Массив b
содержит булевы значения, которые указывают, какие элементы из массива a
должны быть выбраны. Для того чтобы выбрать нужные элементы, можно передать массив b
в квадратных скобках после массива a
:
1 2 |
result = a[b] print(result) |
В результате будет выведено:
1
|
[1 3]
|
Также можно использовать операторы логических операций &
(and), |
(or), ~
(not) для создания булевых массивов, которые будут использоваться для индексации. Например:
1 2 3 |
c = np.array([True, False, True, True, False]) result = a[b & c] print(result) |
В результате будет выведено:
1
|
[1 3]
|
Таким образом, индексация с помощью булевых массивов в NumPy позволяет выбирать элементы массива на основе булевых значений, хранящихся в другом массиве той же длины.