كيفية تصفية مصفوفة numpy (4 أمثلة)

يمكنك استخدام الطرق التالية لتصفية قيم مصفوفة NumPy:

الطريقة الأولى: تصفية القيم بناءً على شرط واحد

 #filter for values less than 5
my_array[my_array < 5 ]

الطريقة الثانية: تصفية القيم باستخدام الشرط “OR”.

 #filter for values less than 5 or greater than 9
my_array[(my_array < 5 ) | (my_array > 9 )]

الطريقة الثالثة: تصفية القيم باستخدام الشرط “AND”.

 #filter for values greater than 5 and less than 9
my_array[(my_array > 5 ) & (my_array < 9 )]

الطريقة الرابعة: تصفية القيم الموجودة في القائمة

 #filter for values that are equal to 2, 3, 5, or 12
my_array[np. in1d (my_array, [2, 3, 5, 12])]

يشرح هذا البرنامج التعليمي كيفية استخدام كل طريقة عمليًا مع مصفوفة NumPy التالية:

 import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np. array ([1, 2, 2, 3, 5, 6, 7, 10, 12, 14])

#view NumPy array
my_array

array([ 1, 2, 2, 3, 5, 6, 7, 10, 12, 14])

مثال 1: تصفية القيم بناءً على شرط ما

يوضح الكود التالي كيفية تصفية قيم مصفوفة NumPy بناءً على شرط واحد:

 #filter for values less than 5
my_array[(my_array < 5 )]

array([1, 2, 2, 3])

#filter for values greater than 5
my_array[(my_array > 5 )]

array([6,7,10,12,14])

#filter for values equal to 5
my_array[(my_array == 5 )]

array([5])

مثال 2: تصفية القيم باستخدام الشرط “OR”.

يوضح الكود التالي كيفية تصفية قيم مصفوفة NumPy باستخدام شرط “OR”:

 #filter for values less than 5 or greater than 9
my_array[(my_array < 5 ) | (my_array > 9 )]

array([ 1, 2, 2, 3, 10, 12, 14])

يقوم هذا الفلتر بإرجاع قيم صفيف NumPy أقل من 5 أو أكبر من 9.

مثال 3: تصفية القيم باستخدام الشرط “AND”.

يوضح الكود التالي كيفية تصفية قيم مصفوفة NumPy باستخدام شرط “AND”:

 #filter for values greater than 5 and less than 9
my_array[(my_array > 5 ) & (my_array < 9 )]

array([6, 7])

يقوم هذا الفلتر بإرجاع قيم من مصفوفة NumPy أكبر من 5 وأقل من 9.

المثال 4: تصفية القيم الموجودة في القائمة

يوضح الكود التالي كيفية تصفية قيم مصفوفة NumPy الموجودة في القائمة:

 #filter for values that are equal to 2, 3, 5, or 12
my_array[np. in1d (my_array, [2, 3, 5, 12])]

array([ 2, 2, 3, 5, 12])

يقوم هذا الفلتر بإرجاع القيم المساوية 2 أو 3 أو 5 أو 12 فقط.

ملاحظة : يمكنك العثور على الوثائق الكاملة لوظيفة NumPy in1d() هنا .

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية إجراء عمليات التصفية الشائعة الأخرى في بايثون:

كيفية تصفية صفوف Pandas DataFrame التي تحتوي على سلسلة معينة
كيفية تصفية Pandas DataFrame بشروط متعددة
كيفية استخدام مرشح “NOT IN” في Pandas DataFrame