numpy boolean index

numpy boolean index를 기록해보려고 한다.

numpy.ndarray == 값

값과 같으면 True, 다르면 False로 해서, numpy.ndarray를 새로 만듬

코드

y = np.array([11, 10, 0, 9, 10])
y == 10

결과

array([False,  True, False, False,  True])

numpy.ndarray[]

대괄호 안에 인자를 넣는데 row, column을 의미함
row는 slicing 표현도 가능하고, array도 가능함

코드

x = np.array([['a','b', 1], ['c', 'd', 2], ['e', 'f', 3], ['g', 'h', 4], ['i', 'j', 5]])
x[3]
x[[1,2]]
x[1,2]
x[:2, [0, 1]]

결과

생각해보자

numpy.ndarray + row에 boolean을 결합한다면?

ndarray의 row의 크기에 맞게 boolean index를 row에 제공하면, True인 row만 추출

코드

x = np.array([['a','b', 1], ['c', 'd', 2], ['e', 'f', 3], ['g', 'h', 4], ['i', 'j', 5]])
x[[True, False, True, False, True]]

결과

array([['a', 'b', '1'],
       ['e', 'f', '3'],
       ['i', 'j', '5']], dtype='<U21')